摘要:近年来,人工智能和物联网的兴起导致对大量数据计算的需求增加。为了满足神经形态工程学的要求,必须开发由人工神经元和突触组成的有前途的系统。在这里,便宜且批量生产的具有氢(H2)等离子体表面修饰的紧凑 ...
摘要: 近年来,人工智能和物联网的兴起导致对大量数据计算的需求增加。为了满足神经形态工程学的要求,必须开发由人工神经元和突触组成的有前途的系统。在这里,便宜且批量生产的具有氢(H2)等离子体表面修饰的紧凑型自组装(CSA)石墨烯被用作氧化g(GdxOy)忆阻器的底部电极(BE),以模仿神经形态系统中的突触。随着等离子体处理时间的增加,GdxOy忆阻器的电阻比增加,工作电压降低,这可以归因于石墨烯薄片上的官能团的去除和电阻转换过程中CSA石墨烯的氧化还原反应的增强。具有10分钟的H2等离子体表面改性的CSA石墨烯BE的GdxOy忆阻器具有出色的数据保留可靠性,可保留超过104 s的时间,并可以进行150次循环操作。此外,具有H2等离子体表面修饰的CSA石墨烯BE的GdxOy忆阻器具有出色的仿生特性,可调节的突触重量和更和谐的依赖于尖峰时序的可塑性(STDP)行为,为未来的神经形态计算系统的应用提供了机会。 |