Wrinkled Rhenium Disulfide for Anisotropic Nonvolatile Memory and Multiple Artificial Neuromorphic Synapses

神经形态工程学 材料科学 纳米技术 非易失性存储器 二硫键 各向异性 光电子学 人工神经网络 计算机科学 化学 人工智能 物理 光学 生物化学 冶金
作者
Yujia Chen,Zhengjie Wang,Jiantao Du,Si Chen,Chengbao Jiang,Shengxue Yang
出处
期刊:ACS Nano [American Chemical Society]
卷期号:18 (44): 30871-30883 被引量:1
标识
DOI:10.1021/acsnano.4c11898
摘要

Two-dimensional materials are emerging as potential solutions for high-density nonvolatile memory and efficient neuromorphic computing. However, integrating multidimensional memory and an ideal linear weight updating synapse in a simple device configuration to achieve versatile biomimetic neuromorphic systems remains challenging. Here, we introduce a wrinkled rhenium disulfide (ReS2) transistor, where the wrinkled structure facilitates the carrier trapping/detrapping at the dielectric interface, thus enabling the fusion of nonvolatile memory and both electronic and optoelectronic synaptic functionalities. As a nonvolatile memory, anisotropic wrinkled ReS2 can yield three distinct sets of data across three crystal orientations under identical programming operations. Each set demonstrates exceptional retention and endurance properties. As a neuromorphic synapse, it realizes the linear and symmetric updates of conductance states up to 9 bits and 8 bits, the ultra-low-energy consumption of 75 fJ and 2.5 pJ under the electrical and optical stimuli, respectively. The artificial neural network (ANN) based on electronic synapses gives a superior recognition accuracy of 92.9% for the original handwritten digits. The anisotropic synaptic responses and multiwavelength sensitivities of optoelectronic synapses enable them to execute advanced memory and recognition functions for complex images that encompass a variety of pattern features or color information. This underscores its substantial potential for integration into efficient biomimetic visual systems.
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