神经形态计算以其并行计算能力和低功耗为特点,已成为推动人工智能发展的关键技术。然而,由于传统存储设备的性能限制、高功耗和有限的可靠性,神经形态计算的发展面临巨大障碍。二维材料,如石墨烯、硼烯等,作为高性能的忆阻材料已被广泛研究,但此前的报道并未深入探索二维材料的各向异性忆阻行为,从而限制了存算一体电路设计的灵活性,因此进一步研究二维材料的忆阻行为相当必要。
在众多二维材料中,硼烯由于具有独特的物理化学特性,从而吸引了广泛关注。2015年,南京航空航天大学台国安教授团队首次报道了在铜箔表面生长的γ-B28硼单层结构(Angew. Chem. In. Ed. 2015, 54, 15473-15477),随后美国阿贡国家实验室和美国西北大学课题组以及中科院物理研究所研究团队在单晶银表面制备了二维硼单层(硼烯,Science 2015, 350, 1513-1516; Nat. Chem. 2016, 8, 563-568)。两项开创性的工作拉开了硼烯实验合成的序幕,但硼烯不稳定性和转移困难限制了其实际应用。因此,有必要进一步优化和拓展硼烯的合成方法。
针对以上两个难题,南京航空航天大学台国安教授(点击查看介绍)团队报道了一种化学气相沉积法在铝箔基底上合成高结晶性多层硼烯纳米片薄膜的方法,并发现该薄膜具有各向异性忆阻的行为。该材料不仅克服了传统存储器件的局限性,还拓展了硼烯基存储器在信息存储和内存计算方面的潜在应用。
图1. 化学气相沉积法生长硼烯纳米片薄膜
作者通过化学气相沉积方法在铝箔基底上生长了高度结晶的硼烯纳米片薄膜。商用铝箔经过预处理工艺实现了超高的表面平整度和一致的(100)晶面取向。随后,离散的硼烯纳米片在基底表面成功合成。延长生长时间,纳米片趋于连续,形成厚度为9.6 nm的连续薄膜。
图2. 两种不同形态的硼烯纳米片的晶体结构表征。
通过投射电子显微镜(TEM)表征发现,合成的硼烯纳米片由β12硼烯和α’-4H硼烯两种相组成。进一步研究发现β12硼烯由于各向异性的生长行为而表现出条带状形态,α’-4H硼烯各向同性生长而表现出片状形态。两种不同相结构的硼烯纳米片具有显著差异的电学特性:β12硼烯具有金属特性,而α’-4H硼烯具有半导体特性。此外,通过TEM和统计学方法仔细研究了硼烯纳米片的生长动力学行为,为CVD法合成硼烯提供了全面而深入的理解。
图3. 硼烯纳米片薄膜的各向异性记忆行为通过两种不同的器件结构实现。
由于硼烯纳米片薄膜具有独特的组成形式:具有半导体和金属特性的两种纳米片以及纳米片间非晶间隙,使该薄膜表现出各向异性的记忆行为。通过不同的器件配制,揭示了硼烯纳米片薄膜面外的易失性忆阻行为和面内的非易失性忆阻行为,并详细研究了两种结构忆阻器的开关机制。该工作拓展了硼烯在信息储存领域的应用,同时作为二维材料各向异性忆阻行为的重要发现,为简化神经形态计算中的硬件设计提供了新思路。
这一成果近期发表在Angewandte Chemie International Edition 上,文章的第一作者是南京航空航天大学博士研究生武子桐,通讯作者是南京航空航天大学台国安教授。
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Synthesis and Anisotropic Memristive Behavior of Borophene Nanosheets
Zitong Wu, Xinchao Liang, Yi Liu, Maoping Xu, Rui Zhu, Guoan Tai
Angew. Chem. Int. Ed., 2024, DOI: 10.1002/anie.202416041
导师介绍
台国安
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