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Vacancy‐Induced Synaptic Behavior in 2D WS2 Nanosheet–Based Memristor for Low‐Power Neuromorphic Computing

神经形态工程学 记忆电阻器 材料科学 纳米片 电阻随机存取存储器 光电子学 计算机科学 纳米技术 电子工程 电气工程 人工神经网络 电压 工程类 人工智能
作者
Xiaobing Yan,Qianlong Zhao,Andy Paul Chen,Jianhui Zhao,Zhenyu Zhou,Jingjuan Wang,Hong Wang,Lei Zhang,Xiaoyan Li,Zuoao Xiao,Kaiyang Wang,Cuiya Qin,Gong Wang,Yifei Pei,Hui Li,Deliang Ren,Jingsheng Chen,Qi Liu
出处
期刊:Small [Wiley]
卷期号:15 (24) 被引量:298
标识
DOI:10.1002/smll.201901423
摘要

Abstract Memristors with nonvolatile memory characteristics have been expected to open a new era for neuromorphic computing and digital logic. However, existing memristor devices based on oxygen vacancy or metal‐ion conductive filament mechanisms generally have large operating currents, which are difficult to meet low‐power consumption requirements. Therefore, it is very necessary to develop new materials to realize memristor devices that are different from the mechanisms of oxygen vacancy or metal‐ion conductive filaments to realize low‐power operation. Herein, high‐performance and low‐power consumption memristors based on 2D WS 2 with 2H phase are demonstrated, which show fast ON (OFF) switching times of 13 ns (14 ns), low program current of 1 µA in the ON state, and SET (RESET) energy reaching the level of femtojoules. Moreover, the memristor can mimic basic biological synaptic functions. Importantly, it is proposed that the generation of sulfur and tungsten vacancies and electron hopping between vacancies are dominantly responsible for the resistance switching performance. Density functional theory calculations show that the defect states formed by sulfur and tungsten vacancies are at deep levels, which prevent charge leakage and facilitate the realization of low‐power consumption for neuromorphic computing application.
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