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电压忆阻器
脑机接口（BCI）可以建立大脑与外部设备之间的信息交互，从而实现对活体生物组织行为的有效控制和协调，最终实现生物智能与人工智能的完美融合。[1,2]大脑作为神经系统中最高级的部分，在多维信息处理、智能计算与决策方面具有极高的效率和极低的功耗，这主要归功于神经元之间复杂的连接。[3–7]作为大脑计算引擎的神经元通过突触紧密连接（图1 a）。在生物突触中，传递到突触前神经元的神经电刺激（动作电位）导致电压门控Ca 2 +通道的开放，导致Ca 2 +离子内流，进而诱导胞吐的发生，促进神经递质的释放到突触间隙。来自突触间隙的神经递质在突触后质膜被NMDA和AMPA受体/离子通道接收，导致离子通道的开放或关闭，最终离子内流进入突触后神经元并建立突触后电位，这表明该过程在调节突触后细胞膜电导和膜电位的快速变化中起着重要作用（图1b）。[2,7–9]在此过程中，产生动作电位时膜电位的变化可分为静息、去极化、复极化和超极化四个阶段，如图1c和表1所示。如我们所见，生物系统的实际工作电压要求约为50–120 mV（生物电压）。 [10,11] 另一方面，基于与生物神经系统高度相似的忆阻器的类脑神经形态器件研究取得了重要进展，从根本上突破了冯·诺依曼瓶颈，真正实现了存储与计算的一体化。值得注意的是，受到生物大脑高效计算、低功耗的启发，忆阻器的工作电压与生物系统所需的生物电压相匹配，可以高效地处理复杂信息并进行进一步决策，为与生命体的连接和通信奠定基础。
基于LINBO3的神经形态计算的回忆录...
神经形态计算是开发能量有效和高性能的人工智能系统的有希望的范式。基于低功耗，非挥发性和高速开关等基于氯烯烯烃（Linbo 3）的烯烃（Linbo 3）的独特特性，使其成为神经形态系统中突触仿真的理想候选者。这项研究调查了基于Linbo 3的回忆录的潜力，通过探索其突触行为并优化设备参数来彻底改变神经形态计算，并利用Linbo 3基于Linbo 3的回忆录的潜力来创建效率和高性能神经计算机系统。通过实现有效和高速神经网络，该文献综述旨在为能够应对复杂的现实世界挑战的创新人工智能系统铺平道路。从本研究中获得的结果对于未来的研究人员和工程师至关重要，致力于设计和实施基于Linbo 3的神经形态计算体系结构。
集成光忆阻器 1. 简介
电子器件中的忆阻器已显示出从电路元件到神经形态计算等一系列应用的潜力。这种改变电子器件中通道电导率的能力近年来使内存计算成为可能，从而吸引了人们对忆阻器的极大兴趣。光学模拟需要以半连续和非易失性的方式调制光的传输。随着光子计算的普及，人们正在使用一系列功能材料来实现这种光学模拟，即调制集成电路中的光学响应，同时保持调制状态。在这里，我们回顾了光子集成电路这一重要且新兴领域的最新进展，并概述了当前的最新技术。光学忆阻器在高带宽神经形态计算、机器学习硬件和人工智能中的应用尤其令人感兴趣，因此这些忆阻器的光学类似物允许将超快、高带宽光学通信与本地信息处理相结合的技术。
忆阻器、忆电容及其在神经形态计算中的应用
我们打算证明，我们可以构建专用硬件，使用忆阻器和忆电容将神经网络直接映射到该硬件上，从而提高网络的能源效率。我们将使用以集成电路为重点的模拟程序 (SPICE) 来模拟我们的忆电容和忆阻器。使用此模型，我们将创建一个忆阻和忆电容元件的储存器，并在一系列忆电容与忆阻器比率中评估我们的设计，同时测试储存器结构，包括小世界、交叉开关、随机、分层和幂律实现。我们假设我们的设计将大大提高神经网络的能源效率和性能。
基于DNA的回忆录作为绿色自我的组成部分
工作包A：寡核苷酸的设计和固定化是在生命科学的生物技术微型和纳米系统中开发的（Reich博士）。工作包B：纳米纳加普电极阵列是在纳米技术系（Pezoldt博士）制造的。该项目旨在开发30-170 nm距离的电极，并适应该应用程序。工作包C：将寡核苷酸的集成到电极结构工作包D：将在电子技术部（Bartsch博士）中开发组装和连接技术。工作包E：可开关电气特性的表征
超低电压生物电压忆阻器的最新进展
由模拟大脑生物电信息处理的忆阻器构建的神经形态系统可能会克服传统计算架构的限制。然而，仅靠功能模拟可能仍无法实现生物计算的所有优点，生物计算使用 50-120 mV 的动作电位，至少比传统电子设备中的信号幅度低 10 倍，以实现非凡的功率效率和有效的功能集成。因此，将忆阻器中的功能电压降低到这种生物幅度可以促进神经形态工程和生物模拟集成。本综述旨在及时更新这一新兴方向的努力和进展，涵盖设备材料成分、性能、工作机制和潜在应用等方面。
无需形成柔性的多状态忆阻器...
本文档是已发表作品的已接受手稿版本，该作品最终以 ACS Applied Electronic Materials 的形式发表，版权归美国化学学会所有，由出版商进行同行评审和技术编辑。要访问最终编辑和出版的作品，请参阅 https://doi.org/10.1021/acsaelm.0c00002
生物逼真的神经形态应用的新兴多模式备忘录
摘要来自不同模式的感觉信息（例如触摸和视觉）的集成对于执行决策，学习和记忆等行为功能的生物具有至关重要的。使用电子支持的人工实施人类多感知感知对于实现有效的人类机器相互作用具有重要意义。由于它们与生物突触的结构和功能相似性，回忆录正出现为有希望的纳米版本，用于发展人工神经形态感知。回忆设备可以感觉到多维信号，包括光，压力和声音。他们的传感器计算体系结构代表了有效的多模式感知的理想平台。我们回顾了多模式回忆技术的最新进展及其在具有视觉，嗅觉，听觉和触觉信息的复杂刺激的神经形态感知中的应用。在设备级别上，还引入了操作模型和正在进行的机制。最后，我们讨论了与这一快速发展的研究领域相关的挑战和前景。
拓扑化学合成磷化铜纳米带用于柔性光电忆阻器
金属磷化物纳米带因特殊的电子结构、大的接触面积和优异的力学性能而成为柔性光电子微器件的理想构建材料。本工作采用拓扑化学方法从结晶红磷纳米带（cRP NR）制备单晶磷化铜纳米带（Cu 3 P NR）以保留 cRP 形貌。Cu 3 P NR 用于在 ITO/PEN 基底上构建柔性光电忆阻器，以 Cu 3 P NR 的天然氧化壳作为电荷捕获层来调节电阻开关特性。基于 Cu 3 P NR 的忆阻器在不同机械弯曲状态和不同弯曲时间下均具有出色的非挥发性存储性能。从基于 Cu 3 P NR 的忆阻器中观察到光学和电学调制的人工突触功能，并且由于记忆回溯功能，使用 Ag/Cu 3 P/ITO 人工突触阵列实现了模式识别。拓扑化学合成法是一种通用方法，可用于生产具有特殊形态和特定晶体取向的纳米结构化合物。结果还表明，金属磷化物是未来光电神经形态计算的忆阻器中的优良材料。