Nat. Nanotechnol.：用于神经形态计算的线性可编程二维卤化物钙钛矿忆阻器阵列

三维卤化物钙钛矿的奇特特性，例如混合离子-电子电导率和可行的离子迁移，使它们能够挑战传统的忆阻材料。然而，由于其多晶性质，水分稳定性差且难以控制离子传输，阻碍了它们作为神经形态硬件的使用。

最近，二维 （2D） 卤化物钙钛矿因其相位多功能性、电和光电特性的微结构各向异性以及出色的防潮性而成为有前途的人工突触。然而，它们的不对称和非线性电导变化仍然限制了训练效率和推理的准确性。在这里，杭州科技大学Donghwa Lee南加州大学J. Joshua Yang和首尔国立大学Ho Won Jang 等人在 Dion-Jacobson 2D 钙钛矿中实现了高度线性和对称的电导变化。我们进一步构建了基于模拟钙钛矿突触的 7 × 7 横杆阵列，实现了高器件产量、低变异性和突触重量存储能力、多级模拟态和长时间保留的水分稳定性超过 7 个月。

通过仿真探索了此类设备在大规模图像推理中的潜力，并显示出精度在理论极限的 0.08% 以内。出色的器件性能归因于消除了无机层之间的间隙，使卤化物空位能够均匀迁移，而不受晶界的影响。第一性原理计算和实验分析证实了这一点。

Kim, S.J., Im, I.H., Baek, J.H. et al. Linearly programmable two-dimensional halide perovskite memristor arrays for neuromorphic computing. Nat. Nanotechnol. (2024).

https://doi.org/10.1038/s41565-024-01790-3

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