2D Memory Enabled by Electrical Stimulation‐Induced Defect Engineering for Complicated Neuromorphic Computing

神经形态工程学 材料科学 刺激 油藏计算 纳米技术 计算机体系结构 工程物理 神经科学 计算机科学 人工智能 人工神经网络 工程类 心理学 循环神经网络
作者
Jie Cheng,Pan Zhang,Xinyu Ouyang,Weijia Tang,Bing Song,Youwei Zhang,Yu Zheng,Anlian Pan
出处
期刊:Advanced Functional Materials [Wiley]
卷期号:35 (9) 被引量:3
标识
DOI:10.1002/adfm.202416333
摘要

Abstract Defect engineering is extensively utilized in 2D memory devices due to its effectiveness in enhancing charge‐trapping ability. However, conventional defect modulation techniques usually introduce only single types of carrier traps and cannot reconfigure trap types and densities after device fabrication. Here, for the first time, electrical stimulation‐driven long‐range migration of Cu ions within CuInP 2 S 6 (CIPS) films is demonstrated to simultaneously introduce both electron and hole traps and enable reconfigurable modulation of interfacial defect trapping. This process is referred to as “electrical stimulation‐induced defect engineering”. By integrating these defect traps and the dual‐gate coupling effect, the memory window‐to‐scan range (MW/S.R) ratio, which reflects the device's charge trapping ability, doubled and peaked at 78.1% at V bg = ± 80 V. Additionally, the dual‐gate memory device based on the graphene/CIPS/h‐BN/WSe 2 heterostructure exhibits a maximum on/off ratio reaching 10 7 for multi‐level storage states, integrating neuromorphic computing and logic operations within a single platform. With 81 storage states and paired‐pulse facilitation ( PPF ), it achieves ≈90% accuracy in reservoir computing (RC) simulations. These results highlight the potential of electrical stimulation‐induced defect engineering for next‐generation electronics.
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