最近，全球著名综合性学术期刊《Advanced Science》刊发了我院王兴晟、缪向水教授团队在高性能忆阻突触器件研究中取得的最新成果，题为“HfOx/AlOy Superlattice-Like Memristive Synapse”，王兴晟教授为论文通讯作者，博士生王成旭和毛格齐为论文共同第一作者。这也是王兴晟教授课题组近两个月内在忆阻器领域连续发表的第二篇《Advanced Science》重要研究成果。

脑启发（Brain-inspired）的神经形态计算被认为是一种极具应用潜力的计算架构，有望突破传统冯·诺伊曼瓶颈。具有电导连续可调能力的忆阻器作为一种二端器件，具有结构简单、功耗低、可微缩性好、CMOS工艺兼容等优势，被认为是最有希望应用为神经网络突触的器件之一。根据基尔霍夫定律（Kirchhoff’s law）和欧姆定律（Ohm’s law），忆阻器Crossbar阵列可以在一步操作中完成电压输入向量和电导矩阵本身的向量矩阵乘法（Vector matrix multiplication, VMM）。

高效的突触器件对忆阻器的基本要求是具有模拟型阻变（Analog switching）行为而不是二值型阻变（Binary switching）行为。然而，在氧空位导电丝型忆阻器中实现模拟式阻变行为并不容易，阻变过程中，氧空位导电丝通常会在电压作用下突然形成或断裂从而发生阻值的跳变。

针对这一问题研究团队提出了一种HfOx/AlOy类超晶格忆阻器，利用氧空位迁移势垒更高的Al2O3原子层，在HfOx功能层中周期性地设置势垒层来增强对氧空位迁移以及导电丝形成与断裂的调控能力。类超晶格功能层参数优化后的器件表现出双向模拟型阻变行为，直流多值调控下SET和RESET过程分别具有160阶和62阶中间阻态，且无跳变现象。器件具有出色的突触特性，100 ns固定脉冲操作下能够在20 ~120 μS之间实现100阶电导的连续渐变调控，并且具有良好的突触权重更新线性度和长时程突触可塑性。通过卷积神经网络验证了器件突触性能在神经网络中的先进性，手写字体识别率达到了94.95%。此外，器件具有高速操作能力能够在30 ns固定脉冲下实现电导值的高线性连续渐变调控并且能够稳定循环。通过导电机制拟合和第一性原理计算分析了器件的阻变机制。由于AlOy势垒层对氧空位迁移和导电丝形成的限制作用，器件的阻变行为由类超晶格功能层中的多条弱氧空位导电丝主导，脉冲调节下具有导电丝数量、尺寸以及与下电极之间的距离三个可以缓变调节的因素，从而具有更多的中间状态。该成果为忆阻神经网络提供了一种重要的基础器件。本论文忆阻器功能层类超晶格设计思想的提出，为忆阻器在神经形态计算中的多值调控和高效运用提供了理论基础和器件设计指导原则。

该成果获得了国家重点研发计划项目、湖北江城实验室、湖北省先进存储器重点实验室的支持。

论文链接：

http://doi.org/10.1002/advs.202201446