SCMs|多阻态铁电HLO忆阻器及其在联想学习电路和人脸识别中的实现

随着摩尔定律接近物理极限，传统的冯诺依曼架构面临挑战。忆阻器在多层存储、神经形态系统和模拟电路中的应用具有克服冯诺依曼架构瓶颈的潜力。

近日，河北大学闫小兵教授等人在Science China Materials发表研究论文，在硅衬底上生长了Pd/La:HfO₂(HLO)/La_2/3Sr_1/3MnO₃高性能忆阻器，其有利于与互补式氧化物半导体工艺兼容。

本文要点：

1) 所制备的忆阻器器件表现出良好的循环稳定性、多级电阻状态存储能力以及器件的突触特性，如长时增强/抑制、短时记忆到长时记忆、尖峰时间依赖性可塑性和双脉冲促进。

2) 基于器件的类脑突触行为，在神经启发计算中识别人脸图像时，识别率高达91.11%。

3) 通过理论计算和硬件联想学习电路测试，实现了基于铪基铁电忆阻器的生物联想学习行为。

文章信息

Niu J., Fang Z., Liu G., et al. Multilevel state ferroelectric La:HfO₂-based memristors and their implementations in associative learning circuit and face recognition. Sci. China Mater. (2022).

https://doi.org/10.1007/s40843-022-2237-2

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