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武漢大學&武漢理工大學合作,Nature Electronics!
米測MeLab 納米人 2024-10-28

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研究背景

憶阻器是一種具有記憶功能的電子元件,因其具有潛力應用于類腦計算、人工智能等領域,近年來受到了廣泛關注。與傳統的數字計算架構相比,類腦計算在處理數據密集型任務時,能夠顯著提升計算效率和速度。憶阻器在實現類腦硬件中具有重要作用,特別是在實現內存計算和模擬計算方面。模擬憶阻器由于能夠實現多個電導態,對于高效類腦計算具有重要應用價值。然而,現有的模擬憶阻器通常面臨著較小的開關比問題,限制了其在精確權重映射和模擬計算中的應用。

與傳統的憶阻器材料相比,基于二維范德瓦爾斯金屬材料的憶阻器在多個方面具有明顯的優勢。這些材料如石墨烯和鉑二硫化物,不僅具有優異的導電性能,還具備良好的機械柔性和可調電導特性,因此成為了一種理想的陰極材料。然而,盡管二維范德瓦爾斯材料能夠顯著提升憶阻器的性能,現有的技術仍面臨著如何實現大開關比和低功耗的挑戰。這是因為傳統的方法主要依賴于調節電阻開關層或陽極來控制離子運動,但這往往會降低開關比并導致較高的功耗。   
 
近日,武漢大學李葉生, 何軍教授以及武漢理工大學熊遙等人在這一領域取得了新進展。他們通過引入離子插層/去插層策略,在二維范德瓦爾斯金屬材料(如石墨烯或鉑二硫化物)作為陰極的基礎上,設計了一種低功耗且具有大開關比的模擬憶阻器。具體而言,研究團隊采用了銀(A g)作為上端陽極,磷硫化銦(IPS)作為開關介質,結合二維范德瓦爾斯金屬材料的插層特性,創造了一個高擴散屏障,從而有效調節了銀離子的遷移速度。這種新的設計方法在保持較大開關比的同時,顯著降低了功耗。以上成果在“Nature Electronics”期刊上發表了題為“Memristors with analogue switching and high on/off ratios using a van der Waals metallic cathode”的最新論文。

通過該策略,憶阻器的開關比提高到了108,電導態超過了8位,功耗降至56阿托焦耳?;谠撃M憶阻器的特性,研究人員還進行了一次卷積神經網絡(CNN)的芯片級仿真,結果顯示該神經網絡在圖像識別任務中表現出了高準確率。這項研究不僅突破了模擬憶阻器在高開關比和低功耗之間的矛盾,還為未來類腦計算硬件的應用提供了新的技術路徑。
                  

科學亮點

1. 本實驗首次通過引入二維范德瓦爾斯金屬材料(石墨烯或鉑二硫化物)作為陰極,結合銀作為陽極和磷硫化銦(IPS)作為開關介質,創建了具有大開關比的模擬憶阻器。該設計利用銀離子的插層/去插層過程,成功實現了模擬電阻開關行為。
                  
2. 實驗通過范德瓦爾斯陰極的離子插層/去插層策略,本研究在模擬憶阻器中引入了一個高擴散屏障,顯著限制了銀離子的遷移,從而調節了開關過程。這種調節機制使憶阻器能夠實現線性且高度模擬的電阻開關行為,克服了傳統模擬憶阻器開關比較小的局限。 

3. 實驗獲得的結果: 

  • 開關比高達108,顯示出超過8位的電導狀態,極大地提升了憶阻器的權重映射能力。 
  • 功耗降低至56阿托焦耳,極大地提高了能效。 
  • 具有較好的線性和對稱性特性,克服了常見的非線性問題。 
  • 基于該憶阻器特性,進行卷積神經網絡(CNN)的芯片級仿真,獲得了高準確率的圖像識別結果,展示了該器件在類腦計算中的潛力。 

                  

圖文解讀

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圖1: 利用范德瓦爾斯van der Waals,vdW 金屬石墨烯graphene,GR作為正極,具有較大開/關比的模擬開關。
   
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圖2: 在銀Ag/硫化銦磷indium phosphorus sulfide,IPS/石墨烯GR憶阻器中的多級開關。
                                                                  
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圖3:利用多層范德瓦爾斯vdW PtTe2作為正極,硫化銦磷IPS憶阻器的模擬開關性能。
                                                                       
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圖4: 模擬開關機制。
                                    
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 圖5: 卷積神經網絡convolutional neural network,CNN芯片級實現。
                

結論展望

作者已經證明,使用二維范德瓦爾斯金屬材料作為陰極的ECM憶阻器可以實現模擬開關和大開關比。銀離子在范德瓦爾斯金屬電極中的插層/去插層過程創造了一個高擴散屏障,作為慢速動力學因子(SKF),限制了離子的運動,從而實現了開關比高達108、超過8位電導態、線性增強/抑制和超低功耗的模擬開關行為。然后,作者利用這種模擬開關行為進行了卷積神經網絡(CNN)的芯片級仿真,用于從CIFAR-10數據集中進行圖像識別,達到了91%的準確率。作者的策略可以擴展到其他開關材料和范德瓦爾斯陰極,并可能為創建高性能模擬憶阻器提供一種通用方法。
              
原文詳情:
Li, Y., Xiong, Y., Zhang, X. et al. Memristors with analogue switching and high on/off ratios using a van der Waals metallic cathode. Nat Electron (2024). https://doi.org/10.1038/s41928-024-01269-y 

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