基于石墨烯的忆阻器向造福下一代计算迈进了一步

伦敦玛丽女王大学和 Paragraf 有限公司的研究人员在基于石墨烯的忆阻器的开发方面取得了重要进展，并释放了其在未来计算系统和人工智能(AI)中的应用潜力。

这项创新已在ACS Advanced Electronic Materials上发表，并成为本月期刊的封面，已在晶圆级上实现。它开始为石墨烯基忆阻器的可扩展生产铺平道路，而忆阻器是非易失性存储器和人工神经网络 (ANN) 的关键设备。

忆阻器被认为是计算领域的潜在游戏规则改变者，它能够执行模拟计算、无需电源存储数据以及模仿人类大脑的突触功能。

石墨烯是一种厚度仅为一个原子且具有已知物质中最高电子迁移率的材料，它的集成可以显著增强这些设备的性能，但直到最近它还很难以可扩展的方式融入电子产品中。

玛丽女王大学物理与化学科学学院研究科学家翁志超博士表示： “石墨烯电极为忆阻器技术带来了明显的好处。它们不仅提高了耐用性，还带来了令人兴奋的新应用，例如光敏突触和光学可调存储器。”

忆阻器开发面临的一个关键挑战是器件性能下降，而石墨烯可以帮助防止器件性能下降。通过阻断传统电极性能下降的化学途径，石墨烯可以显著延长这些器件的使用寿命和可靠性。石墨烯的透明度极高，透光率高达 98%，这也为高级计算应用打开了大门，尤其是在人工智能和光电子领域。

这项研究是实现石墨烯电子可扩展性的关键一步。从历史上看，生产与半导体工艺兼容的高质量石墨烯一直是一个重大障碍。然而，Paragraf 专有的金属有机化学气相沉积 (MOCVD) 工艺现在已经可以直接在目标基板上生长单层石墨烯。

这种可扩展的方法已经在基于石墨烯的霍尔效应传感器和场效应晶体管(GFET)等商业设备中使用。

Paragraf 首席技术官 John Tingay 表示：“石墨烯有机会帮助创造能够以新方式结合逻辑和存储的下一代计算设备，为解决在人工智能中训练大型语言模型的能源成本问题提供了机会。”

“与伦敦玛丽女王大学合作的最新进展提供了忆阻器概念验证，这是扩展石墨烯在电子领域的应用(从磁性和分子传感器到证明其如何应用于未来的逻辑和存储设备)的重要一步。”

该团队采用多步骤光刻工艺将石墨烯电极图案化并集成到忆阻器中，产生了可重复的结果，为大规模生产指明了方向。

玛丽女王大学工程与材料科学学院电子材料学教授 Oliver Fenwick 补充道：“我们的研究不仅建立了概念证明，而且还证实了石墨烯相对于其他材料更适合提高忆阻器的性能。”