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南京大学余林蔚教授团队ACS Nano，基于IPSLS生长的n型硅纳米线忆阻器助力高性能神经形态计算

材料人 2025-03-29 09:56
文章摘要
南京大学余林蔚教授团队成功研制出基于面内固-液-固（IPSLS）生长的n型硅纳米线忆阻器，通过创新接触结构精准调控导电细丝形成过程，实现了超低功耗、超快响应和高均一性的神经形态计算硬件。该研究解决了传统忆阻器在导电细丝形成和断裂稳定性方面的挑战，并通过低成本批量定位制备和边缘线接触结构显著提升了器件均一性和制备效率。实验结果显示，该忆阻器具有低工作电压、高开关比、超快响应速度和极低功耗等优越性能，并在二元肿瘤识别应用中展现出96.2%的高准确率。这一研究成果为大规模类脑计算提供了新型硬件支撑，有望在人工智能、精准医疗等领域发挥核心作用。
南京大学余林蔚教授团队ACS Nano，基于IPSLS生长的n型硅纳米线忆阻器助力高性能神经形态计算
查看文献： High-Performance Edge-Line Contact Memristors with In-Plane Solid–Liquid–Solid Grown Silicon Nanowires for Probabilistic Neuromorphic Computing
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