相分离镍纳米丝忆阻器

超低开关变异

采用相分离策略在BaTiO₃基体中自组装镍纳米丝，实现确定性电阻开关，大幅降低器件变异，适用于高稳定性神经形态计算。

Jiahao, Song · Wang, Yanghe · Wang, Linkun · Liu, Zhenghao · Yihan, Lei · Cheng, Mingqiang · Yingli, Zhang · Weikun, Zhou · Xu, Zengxu · Xianglong, Li · Saleem, Muhammad Shahrukh · 陈朗 · 黄博远 · Wang, Wei · Li, Changjian

Applied Physics Reviews 2025

参数信息

Set电压循环方差

1.4 %

低阻态循环方差

9.6 %

耐久性

10^9 cycles

编程速度

100 ns

技术优势

波动小一个数量级

相分离形成的均匀Ni纳米丝使局部氧化还原反应确定化，Set电压循环方差平均降至1.4%，低阻态降至9.6%。

能跑10亿次

器件表现出优异的耐久性，可承受10⁹次循环，同时保持超快编程速度（低至100 ns）。

训出高精度网络

增强的循环稳定性和器件一致性使三层深度神经网络在1位输入下训练和学习准确率达到95%。

应用场景

• 神经形态计算：提供低变异的忆阻器单元，提升神经网络训练和推理精度。
• 边缘AI芯片：超低功耗和高耐久性适合边缘端设备上的长期可靠AI计算。
• 存算一体：确定性电阻开关实现多级存储状态，支持存算一体中的高精度权重存储。
• 类脑感知系统：类脑感知需稳定突触器件，该器件均匀性保证感知信号可靠处理。