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Acsia

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[交流] 石墨烯基忆阻器推动着计算领域向下一代迈进

来自伦敦玛丽女王大学（QMUL）与Paragraf有限公司的研究员们在石墨烯基忆阻器领域获得重大进展，有望解锁其在未来计算系统与人工智能（AI）领域的潜力。

本成果发表于ACS Advanced Electronic Materials并应用于本月封面，在薄片尺度已得以实现。这标志着石墨烯基忆阻器作为稳定数据储存与人工神经网络（ANNs）的必要器件，已经逐步向批量化生产迈进。

忆阻器被普遍认为具有颠覆计算机领域的潜力，其可应用于模拟计算、无能耗数据储存以及类人脑突触功能。石墨烯仅有单原子尺度的厚度，且集成于任意基底均具备优良的电子迁移率，因此可以显著地提高器件性能。然而直到最近，将其嵌入电子元件的巨大难度为人所熟知。QMUL物化学院的科研人员Zhichao Weng博士表示：“石墨烯电极对于忆阻器数据具有显著意义，不仅可以提高其耐久性，还能赋予其在新领域的应用，譬如光敏突触、光调控储存等。”

忆阻器通常所面领的核心问题是器件老化，而石墨烯可以通过封锁化学通道的方式显著延长器件的寿命与可靠性。与此同时，其光穿透率高达98%，因此还可应用于先进计算机，尤其是AI以及光电领域。

本研究致力于石墨烯电子器件的批量化生产。在历史上，等价于半导体的高质量石墨烯生产技术一直是个巨大的挑战。然而Paragraf的专利技术“金属-有机化学气象沉积法（MOCVD）”使得在目标基底之上直接沉积单层石墨烯成为可能。该技术已经在一些商业器件的批量化生产上得以应用，例如石墨烯基霍尔效应探测器与场效应晶体管（GRETs）。

Paragraf CTO John Tingay表示：“石墨烯在创造新一代集成逻辑与储存的计算器件领域具备卓越应用潜力，可以解决在训练AI的大语言模型过程中的巨大能耗问题。QMUL最新发表的忆阻器概念验证是一项石墨烯在磁、分子探测器领域的重大进步，从而揭示了其在未来逻辑、储存器件的应用模式。”

公司团队使用了多步光刻法实现刻蚀，并将石墨烯电极集成至忆阻器中，该流程的高度可复现性亦为其大规模生产提供了保证。QMUL工程与材料学院教授Oliver Fenwick表示：“我们的研究不仅仅是发表一项概念验证，同时印证了石墨烯相较于其他材料，在优化忆阻器性能领域的卓越地位。”

本研究作为作为QMUL与Paragraf之间的Innovate UK 科技传递伙伴关系的一部分，是拓展石墨烯在半导体工业领域应用的里程碑级成就。

原文链接：https://www.qmul.ac.uk/media/new ... tion-computing.html

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