2026.03.31

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       本月初，剑桥大学的研究人员在《科学进展》（Science Advances）杂志上发表了一篇论文，描述了一种新型氧化铪忆阻器。这项新技术的亮点在于，其工作电流比传统的氧化物基器件低约一百万倍。

       由剑桥大学材料科学与冶金系的巴博克·巴希特博士领导的团队设计了一种多组分薄膜，该薄膜形成内部 pn 结，使器件能够在低于 10 纳安的电流下平滑地切换状态，同时产生数百个不同的电导水平。

       忆阻器是一种双端器件，可以在同一物理位置存储和处理数据，从而避免了传统计算机架构中需要在独立的存储器和处理单元之间进行耗能的数据传输。论文指出，基于忆阻器构建的神经形态系统可以将计算功耗降低70%以上。

       目前大多数基于HfO2的忆阻器依赖于丝状电阻开关机制，其中导电路径在氧化物内部生长和断裂。这些丝状结构表现出随机性，导致器件间和周期间的均匀性较差，从而限制了计算精度。

       剑桥大学的研究团队采用了一种不同的方法，他们在氧化铪中添加锶和钛，并通过两步法沉积薄膜，从而形成p型Hf(Sr,Ti)O2层，该层与下方的n型氮氧化钛层自组装形成pn异质界面。电阻的变化是通过改变该界面处的能垒高度来实现的，而不是通过生长或断裂细丝来实现的。

       “丝状器件存在随机行为的问题，”巴希特在剑桥大学发布的新闻稿中表示，“但由于我们的器件在界面处进行切换，因此它们在每次循环以及每个器件之间都表现出极佳的一致性。”

       这些器件展现出低于或等于 10⁻⁸ 安培的开关电流、超过10⁵秒的保持时间以及超过 5 万次脉冲切换循环的耐久性。研究人员使用与生物神经信号类似的 1.0 V 脉冲，在数百个不同的电导水平上实现了超过 50 倍的电导调制范围，且未出现饱和现象。

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