高性能人工突触器件是开发高效神经形态计算系统的关键模块。然而，现有器件的非线性和非对称的权重更新限制了它们的实际应用。我们研究了基于全二维少层HfS₂/h-BN/浮栅-石墨烯器件的人工光电突触在神经形态计算的应用。基于 HfS₂的非易失性存储器具有高开关比 (> 10⁵)、大存储器窗口 (约100 V)、出色的电荷保持能力(> 10⁴ s) 和长稳定性(> 10³次循环)。此外，基于 HfS₂的非易失性存储器能很好地模拟基本的突触行为，例如对脉冲易化 (PPF)、短期可塑性 (STP)、长期增强 (LTP) 和长期抑制 (LTD)。在此基础上，光电突触阵列的人工神经网络仿真显示出91.5％的高识别精度，为将来大规模神经网络计算范式的硬件实现提供了思路。这项工作也为基于新颖的二维异质结构实现多功能非易失性存储器及逻辑应用提供了一条途径该成果发表在Phys. Rev. Applied上。

原文链接：https://journals.aps.org/prapplied/abstract/10.1103/PhysRevApplied.16.044049