Crystallinity‐Controlled Hexagonal Boron Nitride‐Based Memristors for Fully Integrated Reservoir Computing Processors

材料科学 记忆电阻器 结晶度 纳米晶材料 氮化硼 六方氮化硼 纳米技术 无定形固体 PMOS逻辑 神经形态工程学 光电子学 计算机科学 电子工程 石墨烯 人工神经网络 晶体管 电气工程 复合材料 工程类 结晶学 人工智能 化学 电压
作者
Wonbae Ahn,Sejin Lee,Jungyeop Oh,Hyeonji Lee,Sung‐Yool Choi
出处
期刊:Advanced Materials [Wiley]
卷期号:37 (4): e2413640-e2413640 被引量:38
标识
DOI:10.1002/adma.202413640
摘要

Abstract Memristors based on 2D materials (2DMs) have attracted considerable research interest due to their excellent switching performance. Former synthesis methods for 2DMs aimed to synthesize 2DMs with a large grain size. However, these methods cause a stochastic distribution of defects in high‐density memristor arrays, resulting in device nonuniformity. Moreover, high synthesis temperatures and mechanical transfer make it difficult to implement large‐area memristor arrays and additional integration. Therefore, synthesis methods of nanocrystalline 2DMs for memristors are essential. In this study, crystallinity‐controlled hexagonal boron nitride is directly synthesized on metal electrodes, and a fully integrated memristor‐based reservoir computing processor is implemented. Memristors using nanocrystalline hexagonal boron nitride (NC h‐BN) exhibit volatile switching and reliable reservoir dynamics. Memristors using amorphous boron nitride (a‐BN) exhibit nonvolatile switching and linear potentiation/depression curves (α P = −0.475, α D = 0.656). By integrating NC h‐BN and a‐BN memristors in three dimensions, an efficient reservoir computing processor with integrated reservoir and readout layers is realized. Overall, the neural network of the integrated processor shows high accuracy for inferring temporal data. Hence, the crystallinity‐controlled hexagonal boron nitride synthesis method paves the way for the realization of fully integrated reservoir computing processors.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
黑色风衣发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
欣欣发布了新的文献求助10
1秒前
754完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
资明轩完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
menimeni完成签到,获得积分10
3秒前
XUAN完成签到,获得积分10
3秒前
乘风发布了新的文献求助10
3秒前
zyx完成签到,获得积分10
4秒前
桐桐应助oligo采纳,获得10
4秒前
Panjiao完成签到,获得积分10
5秒前
个性的智宸完成签到,获得积分10
6秒前
能干的小笼包完成签到,获得积分20
6秒前
淳于大开发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
7秒前
喜悦惮完成签到,获得积分20
7秒前
哄哄完成签到,获得积分10
8秒前
lu发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
lcsw发布了新的文献求助10
9秒前
小赖发布了新的文献求助10
9秒前
柚苏发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
11秒前
fangfang完成签到,获得积分10
11秒前
一水合羟基磷酸钙完成签到,获得积分10
12秒前
冥灵花火完成签到,获得积分10
12秒前
zhoudada发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
bai应助杨道之采纳,获得10
14秒前
bai应助杨道之采纳,获得10
14秒前
共享精神应助杨道之采纳,获得10
14秒前
无极微光应助湛蓝的天空采纳,获得20
14秒前
sui应助我爱吃炸鸡hhh采纳,获得10
14秒前
huang应助杨道之采纳,获得30
14秒前
zhyi发布了新的文献求助10
15秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The Effective Clinical Neurologist 3ed 500
The Great Hymn to Šamaš 500
Moody's Ratings Rising AI spending narrows the gap, but US hyperscalers retain edge over Chinese peers 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7696357
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9256483
关于积分的说明 20002905
捐赠科研通 7270647
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3292694
关于科研通互助平台的介绍 2448340
邀请新用户注册赠送积分活动 2298385