二维材料及其神经形态器件与系统：制备、机制与应用

陈嘉远，武程辉，刘锴（清华大学材料学院，新型陶瓷材料全国重点实验室）

摘要：与基于冯·诺依曼架构的传统计算机系统不同，神经形态计算系统具有存算一体的特性，避免了存储与计算单元之间的大量数据交换，提高了计算效率并大幅降低了能耗。二维材料具有原子级厚度、表面无悬挂键和性能可调等优势，是神经形态器件关键材料的有力候选者。本文综述了近年来在二维材料及其神经形态器件与系统方面的研究进展，首先介绍了二维材料的基本特性与制备方法，然后讨论了二维神经形态器件的结构与工作机制，进一步展示了其在存算一体二维神经形态器件与系统、感存算一体智能电子器件与系统以及复杂环境神经形态器件等方面的应用，最后探讨了二维材料和器件应用于神经形态计算面临的机遇与挑战。

关键词：二维材料；忆阻器；突触器件；神经形态计算；存算一体