用于类脑人工学习的单层MoS2热驱动多电平非易失性存储器

以下文章来源于低维 昂维 ，作者低维 昂维

成果介绍

现代电子元件的需求需要先进的计算平台来进行有效的信息处理，以实现具有高密度数据存储能力的内存操作，从而开发替代冯·诺伊曼架构的方案。

有鉴于此，近日，印度霍米巴巴国家研究所Satyaprakash Sahoo等展示了单层MoS2忆阻晶体管的多功能性，它可以在室温下用作高传动比的本征晶体管，然而在高温下(>350 K)，它们表现出突触多电平存储操作。温度相关的存储机制是由界面物理控制的，它完全取决于栅极场调制的离子动力学和MoS2/电介质界面上的电荷转移。本文提出了一种使用单场效应晶体管(FET)器件的非易失性存储应用，其中可以利用热能来帮助具有多电平(3位)存储能力的存储功能。此外，当受到电增强和抑制时，器件在电导权重更新方面表现出线性和对称性。这一特点使得通过人工神经网络模拟获得了很高的分类精度。这项工作为使用具有高封装密度阵列的2D半导体进行可靠的数据处理和存储铺平了道路，用于类脑人工学习。

文献信息

Thermally Driven Multilevel Non-Volatile Memory with Monolayer MoS2 for Brain-Inspired Artificial Learning

（ACS Appl. Mater. Interfaces, 2023, DOI:10.1021/acsami.3c06336）

文献链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.3c06336

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