MXenes: promising 2D memristor materials for neuromorphic computing components

MXenes公司 神经形态工程学 记忆电阻器 可扩展性 计算机科学 计算机体系结构 人工神经网络 冯·诺依曼建筑 人工智能 纳米技术 材料科学 工程类 电子工程 数据库 操作系统
作者
Monika Patel,N.R. Hemanth,Jeny Gosai,Ranjit Mohili,Ankur Solanki,Mohendra Roy,Baizeng Fang,Nitin K. Chaudhari
出处
期刊:Trends in chemistry [Elsevier]
卷期号:4 (9): 835-849 被引量:24
标识
DOI:10.1016/j.trechm.2022.06.004
摘要

Brain-inspired parallel computing ‘neuromorphic computing' is one of the most promising technologies for efficiently handling large amounts of information data, which operates based on a hardware-neural network platform consisting of numerous artificial synapses and neurons. Memristors, as artificial synapses based on various 2D materials for neuromorphic and data storage technologies with low power consumption, high scalability, and high speed, have been developed to address the von Neumann bottleneck and limitations of Moore's law. The 2D MXenes have strong potential application in memristors due to their ultrahigh conductivity, fast charge response, high stacking density, and high hydrophilicity. Here, we discuss how MXenes are emerging as a potential material towards artificial synapses. Recent progress in research on artificial synapses, fabricated particularly using MXenes and their composite materials, is comprehensively discussed with respect to mechanism, synaptic characteristics, power efficiency, and scalability. Finally, we present an outlook of the future development of MXenes for artificial intelligence and challenges in integrating memristors with MXenes are briefly discussed.
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