在當今電子工業(yè)中，對更快、更高效組件的需求巨大，以滿足現(xiàn)代計算的需要。傳統(tǒng)晶體管正逐漸達到其物理和操作極限，它們在數(shù)據(jù)中心中消耗大量能源和空間，尤其是在需要數(shù)十億個晶體管來存儲和處理數(shù)據(jù)的場景下。隨著數(shù)字數(shù)據(jù)的急劇增長，這種方法變得不可持續(xù)。來自約翰霍普金斯大學的研究團隊發(fā)現(xiàn)了一種新型記憶電阻器(memristor)，能夠擁有更豐富的記憶，提升其效率。

該研究由霍華德·卡茨教授領(lǐng)導，聚焦于基于材料的晶體管的潛力。起初，他們的重點是理解晶體管在工作過程中如何發(fā)生電荷捕獲，并探尋如何提高可靠性和防止短路。然而，當研究團隊在晶體管的絕緣層中引入二苯并四硫富瓦烯(DBTTF)時，導致了多項其他發(fā)現(xiàn)。

事實證明，DBTTF在絕緣層內(nèi)形成了納米級的晶體，形成了局部的電荷存儲位點。這一現(xiàn)象使得晶體管即使在電流通過時也能保留之前的電荷狀態(tài)。此外，摻雜了DBTTF的晶體管顯示出更好的穩(wěn)定性和抗電流過載能力。與傳統(tǒng)設備在重復施加電壓循環(huán)下會 deteriorate(退化)不同，這些改良過的晶體管在長期使用中表現(xiàn)出一致的性能。

記憶電阻器及其工作原理

記憶電阻器是一種獨特的電氣元件，因為它們能夠通過保留電荷狀態(tài)來“記住”過去的狀態(tài)。記憶電阻器通過電阻切換這一現(xiàn)象維持過去的狀態(tài)，即材料的電阻會根據(jù)施加的電壓而變化。當電壓施加在記憶電阻器上時，其材料內(nèi)的離子或缺陷會從導電纖維移動到通道。

這些通道會根據(jù)電輸入的強度、極性和持續(xù)時間動態(tài)改變設備的電阻。當電壓移除時，這些通道依然保持完整，從而使記憶電阻器能夠記住其最后的電阻狀態(tài)。這一特性對于創(chuàng)建無需持續(xù)電源即能保留信息的設備具有重要意義。

記憶電阻器根據(jù)先前響應的累積效應調(diào)整其反應;例如，重復刺激會強化導電通道，而不活動則會削弱這些通道。在這里，記憶電阻器模擬了大腦中神經(jīng)元的工作，隨著時間的推移而因活動而加強或削弱(突觸可塑性)。這一事實表明，將記憶電阻器整合到類神經(jīng)系統(tǒng)中是有價值的。

DBTTF對記憶電阻器的作用

約翰霍普金斯大學的研究團隊使用聚苯乙烯基的柵極介電材料，混合不同濃度的DBTTF，制造了頂部接觸、底部柵極的有機場效應晶體管(OFETs)。這些設備通過多種先進的表征技術(shù)進行分析，如X射線衍射、激光光學顯微鏡和掃描電子顯微鏡。

這些測試揭示了在介電層中形成了間隔良好的小型DBTTF晶體結(jié)構(gòu)。晶體結(jié)構(gòu)的形狀、形式和其他參數(shù)都會影響記憶電阻器的電子特性。

觀察到的性質(zhì)之一是，含有7.5 wt% DBTTF的聚苯乙烯設備與對照樣本相比，電壓偏移(ΔVth)增加了330%，這表明這些晶體能夠捕獲電荷，從而最終導致設備存儲電荷。DBTTF的引入提高了設備對電流過載和環(huán)境條件的抵抗力，確保長期可靠性。此外，DBTTF形成的通道確保了電荷的受控流動，因為這些通道減少了隨機散射并實現(xiàn)精確的電荷調(diào)制，從而提高了信號的完整性和電荷響應性。

利用摻有DBTTF的記憶電阻器解決當前挑戰(zhàn)

這些具有記憶保留功能的晶體管的發(fā)現(xiàn)解決了傳統(tǒng)計算系統(tǒng)面臨的多個挑戰(zhàn)。目前的云存儲系統(tǒng)每千兆字節(jié)數(shù)據(jù)需要數(shù)十億個晶體管，導致高能耗和空間限制。

記憶電阻器提供了變革性的替代方案，它們能夠用單個記憶保留設備替代多個晶體管，從而顯著降低能耗和空間需求。記憶電阻器通過將存儲和處理結(jié)合在同一設備中實現(xiàn)內(nèi)存計算，這種方法消除了在多個獨立存儲和處理單元之間轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)的需要，這通常會引入顯著的延遲和能量成本。

因此，實時數(shù)據(jù)處理和人工智能(AI)計算等任務得到了極大加速，因為數(shù)據(jù)在存儲位置直接處理。這一創(chuàng)新顯著提升了人工智能算法、實時數(shù)據(jù)分析和邊緣計算系統(tǒng)的性能。

類神經(jīng)計算與記憶電阻器

正如之前所強調(diào)的，這項技術(shù)最有利的應用是類神經(jīng)計算，系統(tǒng)旨在模擬人腦的結(jié)構(gòu)和功能。類神經(jīng)系統(tǒng)使記憶電阻器能夠模擬突觸可塑性，使機器能夠像人類認知那樣處理信息。

這一能力允許性能優(yōu)化、自適應學習和實時決策。此外，基于記憶電阻器的設備在實時決策方面表現(xiàn)出色，能夠快速高效地處理大量數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)系統(tǒng)往往會造成延遲。它們模擬神經(jīng)過程的能力使得記憶電阻器成為機器人、自動駕駛汽車、人工智能系統(tǒng)等應用的基礎組件。類神經(jīng)系統(tǒng)不僅提供了卓越的效率，還有可能革新需要智能、響應和自適應系統(tǒng)的領(lǐng)域。

隨著技術(shù)的進步，記憶功能可以進一步增強，這將為電子領(lǐng)域創(chuàng)造眾多可能性。具有記憶功能的晶體管的誕生可以開啟一個嶄新的計算時代，不僅更加高效，而且更加自適應與簡化。憑借改變行業(yè)和重新定義技術(shù)邊界的潛力，這一創(chuàng)新改變了當今的計算方式，并為進一步的提升鋪平了道路。

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