【国际论文】Mat. Today Phys.丨韩国亚洲大学：基于2D石墨烯/ V掺杂Ga₂O₃的自修复动态忆阻器用于类神经处理

        由韩国亚洲大学的研究团队在学术期刊 Materials Today Physics 发布了一篇名为Self-Rectifying Dynamic Memristor Based on 2D-Graphene/V-doped Ga₂O₃ for Neuromorphic Processing（基于 2D 石墨烯/V 掺杂 Ga₂O₃ 的自修复动态忆阻器用于类神经处理）的文章。

        传统的数字计算机遵循冯·诺依曼架构，由于内存和计算单元物理分离，在处理人工智能（AI）任务时，存在严重的数据传输瓶颈，限制了处理吞吐量和能量效率。为了克服上述瓶颈，模拟大脑工作模式的神经形态计算成为重要方向 。基于阻变随机存取存储器（RRAM）或忆阻器的设备由于能实现存算一体（in-memory processing），通过减少数据移动极大提升了计算效率。RRAM 具有结构简单、集成密度高、功耗低、开关速度快等特点。在金属氧化物 RRAM 中，电场诱导的阻值切换可以产生多级、历史依赖的各种状态，能够有效模拟生物突触的塑性。随着可穿戴和共形电子设备的普及，研发能够在柔性衬底上稳定运行、耐受反复弯折的 RRAM 器件成为研究热点。氧化镓（Ga₂O₃）因其超宽禁带（约 4.9 eV）、高透明度、高击穿电压以及优异的热化学稳定性，在忆阻器领域备受关注 。然而，现有的 Ga₂O₃ 基器件在器件均匀性、耐久性和可靠性方面仍面临诸多挑战。引入石墨烯等二维材料可以有效调节载流子传输和离子扩散，是提升忆阻器性能、揭示新工作机制的重要手段。

        忆阻器能够根据外部刺激调整其内部电阻，从而实现随机存取存储、类脑计算、传感以及内存处理等功能，这些功能是传统器件难以实现的。这些能力源于多种多样的开关机制，因此，深入理解其工作原理并探索新的忆阻操作模式，对于实现可靠的器件制备和开发先进应用至关重要。在本研究中，研究团队提出了一种柔性 Au/V 掺杂非晶 Ga₂O₃/单层石墨烯（SL-Gr）/Cu 忆阻器方案，并将其与不含石墨烯的参考器件进行对比，其中机械应变直接调控了开关机制。单层石墨烯（SL-Gr）中间层调控了 Cu⁺ 的注入与扩散，使得富铜纳米簇主要在石墨烯缺陷位点和边缘位点成核（ECM贡献），而同时发生的氧空位（V_o）富集以及掺钒非晶 Ga₂O₃ 中的场驱动氧化还原反应则促成了价态变化路径（VCM 贡献），从而形成可控的混合丝状体系统。值得注意的是，在稳定且灵活的运行下，该器件展现出关键的神经形态功能，包括巴甫洛夫式联想学习、在由字母“C”，“F”，“I”和“L”组成的 3×3 阵列中的图像记忆、4 位状态编码以及数字识别，这凸显了其作为下一代人工智能（AI）硬件有前途候选者的潜力。

        • 成功研制出一种灵活且无需成型的 Au/V 掺杂非晶 (a)-Ga₂O₃/SL-石墨烯/Cu 忆阻器，可实现稳定的自整流和无顺应性电阻切换。

        • 石墨烯中间层精确控制 Cu⁺ 注入，并实现了具有稳健丝状体动力学的应变可调混合 ECM-VCM 机制。

        • 该器件模拟了关键的神经形态行为，包括对称性 LTP/LTD、PPF、STM-LTM 转换、巴甫洛夫式学习以及 3×3 图像记忆。

        • 基于忆阻器的储能计算系统实现了确定性多级状态、4 位编码以及精确的数字识别，适用于紧凑型 AI 硬件。

        本研究展示了一种自整流、无需成形且稳定的 Au/V 掺杂非晶 Ga₂O₃/单层石墨烯（SL-Gr）/Cu 忆阻器，该器件在单一柔性平台上集成了可靠的电阻切换、丰富的神经形态可塑性以及硬件高效的存储器计算。全面的结构、光谱和密度泛函理论（DFT）分析证实，形成了具有混合价态（V⁴⁺/V⁵⁺）和工程化缺陷能级的非晶态掺 V 非晶 Ga₂O₃，这使得电子输运可控，并为所观测到的器件特性提供了合理的理论依据。在铜与V掺杂非晶 Ga₂O₃ 之间插入原子级薄的石墨烯中间层，可抑制铜的无序渗透。这是由于混合 ECM-VCM 软丝机制的作用，其中富铜纳米簇与富氧空位路径协同调控导电过程。该架构实现了自限式、无顺应性的开关行为，具有宽广的记忆窗口、优异的周期间和器件间一致性，并在弯曲条件下保持稳定运行，这证明了其应变可调且稳健的丝状体动力学特性，非常适合柔性电子器件。

        除了存储功能外，该器件还作为人造突触运行，能够模拟关键的生物学习规则，包括渐进且对称的长时程增强（LTP）/长时程抑制（LTD）、间隔依赖的非线性调节、成对脉冲促进（PPF）、短期记忆（STM）向长期记忆（LTM）的转换、巴甫洛夫式联想学习，以及在 3×3 阵列中的图像记忆。这些丰富且可调的动力学特性在概念验证型储能计算框架中得到了进一步利用：其中，确定性的多级导电状态与瞬态响应，使得仅需极简阵列即可实现稳健的 4 位状态编码与数字识别，从而凸显了所提系统在可扩展性和计算相关性方面的优势。综上所述，研究成果表明，该 2D 单层石墨烯/V 掺杂 Ga₂O₃ 柔性忆阻器有望成为下一代柔性内存计算、类脑系统以及紧凑型人工智能硬件的理想构建模块。

图1. (a) Au/V 掺杂非晶 Ga₂O₃/单层石墨烯（SL-Gr）/Cu 结构的示意图。(b) 器件的截面透射电子显微镜（TEM）图像，显示了 Au、Cr、掺 V 非晶 Ga₂O₃、单层（SL）石墨烯（GR）和Cu（晶体）的分层结构。(c) 放大区域提供了界面的详细视图，突显了各层的晶体质量。如插图中的快速傅里叶变换（FFT）图像所示，Ga₂O₃ 非晶层呈非晶态。单层石墨烯（SL-Gr）为晶体，呈现原子排列。(d) 薄膜的透射电子显微镜-能谱（TEM-EDS）映射图，标尺为 100 nm。(e)-(f) 在 532 nm 激发下测得的单层石墨烯（SL-Gr）和 V 掺杂非晶 Ga₂O₃ 的拉曼光谱图。

图2. V 掺杂非晶 Ga₂O₃ 薄膜的 X 射线光电子能谱（XPS）：(a) Ga 2p 双峰（Ga 2p_3/2 和 2p_1/2），表明存在 Ga³⁺； (b) Ga 3d-O 2s 区域，显示 Ga 3d 组分和 O 2s 带，(c) O 1s 谱线分解为晶格氧和空位/OH- 相关物种，(d) V 2p_3/2 谱线拟合得到 V⁴⁺ 和 V⁵⁺ 的贡献，表明存在混合价态，以及 (e) 约 2.62 eV 处的 VBM 峰。

图3. 分别显示了（a）原始Ga₂O₃、（b）单原子掺杂 Ga₂O₃（1 个 Ga 原子被 1 个 V 原子取代）以及（c）四原子掺杂Ga₂O₃（4 个 Ga 原子被4个 V 原子取代）的超晶格模型、能带结构和 PDOS。

图4. (a) 自由杂化器件形成 100 个循环（正向偏压设定和负向偏压复位）的半对数 I-V 曲线，(b-e) Au/V 掺杂 a-Ga₂O₃/SL-GR/Cu 的导电机制，展示了不同的电荷传输区域， (f) 示意图，展示Au/V掺杂 a-Ga₂O₃/SL-GR/Cu 器件在设定和复位操作过程中的氧空位及 Cu 离子运动，(g) 采用不同读取电压时的高电阻状态（HRS），(h) 采用不同读取电压时的低电阻状态（LRS），以及 (i) 读取电压为 1 V 时器件的耐久性。

图5. (a) 受脉冲刺激的生物突触示意图。(b) 在连续 20 个正负脉冲作用下，Au/V 掺杂 a-Ga₂O₃/SL-Gr/Cu 忆阻器器件的增强与减弱特性示意图。(c) 在连续 50 组正负脉冲序列下，长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）的耐久性测试结果。基于非线性拟合的增强与抑制曲线，其中 (d) 脉冲持续时间 d = t = 1 ms；(e) 脉冲持续时间 d = 1 ms 且 t = 2 ms；(f) 脉冲持续时间 d = 1 ms 且 t = 3 ms；以及 (g) 突触前动作电位对中 PPF 指数随 Δt 变化的曲线。

图6. 利用忆阻器进行的 Pavlov 学习实验演示。（a）Pavlov 狗实验的示意图（从左至右）。条件1：铃声（CS）（未引发任何反应）。条件2：仅预期喂食（US），展示对食物的唾液分泌反应。条件3：在“训练”过程中，同时施加 CS 和 US 信号，这突显了狗能够同时对铃声和食物产生唾液分泌反应的能力。条件4：在 CS 条件下触发的唾液分泌是由施加偏置中的学习关联引起的。（b）电学测量结果表明，混合忆阻器成功模拟了 Pavlov 的实验条件。(c) 使用 9 个忆阻器记忆字母“C”的输入图像。

图7. 基于多层忆阻器器件实现的用于图像识别任务的储层计算（RC）。(a) 典型的RC系统示意图，展示了具有内部动力学和读出功能的储层。仅需对连接储层状态 x(t) 与输出 y(t) 的权重矩阵 (θ) 进行训练。(b) 脉冲流作为输入的 RC 系统示意图，包含基于忆阻器的电阻器和读出网络。(c) 从特定脉冲序列中获取的 16 个状态各自的电流输出。(d) 采用五种不同忆阻器器件实现二进制数字（单元 1）时，储层计算系统的电流响应。(e) 对于涉及 (5 × 4) 像素图像的简单数字 (4) 识别任务，存储器由五个忆阻器组成。

DOI：

doi.org/10.1016/j.mtphys.2026.102064