近日，微电子学院钱凯教授团队在二维氧化镓忆阻器类脑芯片研究中取得新进展，相关成果以“Squeeze-Printing Ultrathin 2D Gallium Oxide out of Liquid Metal for Forming-Free Neuromorphic Memristors”为题，发表在ACS Applied Materials & Interfaces期刊(JCR一区，影响因子：10.383）。钱凯教授为论文通讯作者，微电子学院硕士研究生许艺萌为论文共同第一作者，山东大学为该论文第一完成单位。

在传统的冯·诺依曼架构计算系统中，由于计算和存储的物理分离(即冯·诺依曼瓶颈)，大量数据频繁地在处理器和存储单元之间来回传输，产生较大的能耗（即功耗墙）。另一方面，随着处理器和存储单元之间的速度差距的增加，这种现象将进一步加剧(即存储墙)。神经形态计算参考人类大脑的高效并行进行学习、计算、推理等操作，是冯·诺依曼计算架构最具应用前景的替代方案之一。类似于生物突触的权重调制，忆阻器可以通过控制外部电刺激表现出可调节的电导实现“存算一体”处理信息，为神经形态计算实现高通量、高能效的信息处理提供了解决方案。因此，利用忆阻器精确有效地模拟突触可塑性功能是实现类脑神经形态计算中至关重要的一步。

自通过机械剥离发现单层石墨烯以来，二维材料因其优异的特性极大地推动了光电器件的发展，其中二维金属氧化物为高性能光电器件设计带来了新的范式。Ga2O3具有优异的化学稳定性、高击穿场强(~8 MV/cm)及超宽带隙(~ 4.8 eV)，在光电探测器、场效应晶体管、二极管等光电器件中有着广泛应用。然而，如何制备高质量超薄、大尺寸二维Ga2O3薄膜，并应用于神经形态忆阻器中仍面临诸多困难。本研究中，采用液态金属挤压印刷法成功制备了连续、均匀的大尺寸二维Ga2O3薄膜(~ 3nm)，并构建了可调突触行为的忆阻器类脑神经芯片。该器件不需要电形成过程(forming process)，且通过调节限制电流可实现多阻态高密度存储。此外，具有可调电导的Ga2O3二维忆阻器成功模拟了生物突触可塑性的多种功能，包括双脉冲易化、脉冲时间依赖可塑性、长期记忆增强和抑制等，为未来实现神经形态计算奠定了基础，展示了二维Ga2O3在进一步构建神经形态计算系统方面的巨大潜力。