Versatile Titanium Carbide MXene Thin-Film Memristors with Adaptive Learning Behavior

材料科学 记忆电阻器 电铸 光电子学 薄膜 神经形态工程学 欧姆接触 纳米技术 图层(电子) 电子工程 计算机科学 人工神经网络 工程类 机器学习
作者
Athulya Thomas,Puranjay Saha,Muhammed Sahad E,Navaneeth Krishnan K,Bikas C. Das
出处
期刊:ACS Applied Materials & Interfaces [American Chemical Society]
被引量:7
标识
DOI:10.1021/acsami.3c19177
摘要

With the advent of the modern era, there is a huge demand for memristor-based neuromorphic computing hardware to overcome the von Neumann bottleneck in traditional computers. Here, we have prepared two-dimensional titanium carbide (Ti3C2Tx) MXene following the conventional HF etching technique in solution. After confirmation of Ti3C2Tx properties by Raman scattering and crystallinity measurements, high-quality thin-film deposition is realized using an immiscible liquid–liquid interfacial growth technique. Following this, the memristor is fabricated by sandwiching a Ti3C2Tx layer with a thickness of 70 nm between two electrodes. Subsequently, current–voltage (I–V) characteristics are measured, revealing a nonvolatile resistive switching property characterized by a swift switching speed of 30 ns and an impressive current On/Off ratio of approximately 103. Furthermore, it exhibits endurance through 500 cycles and retains the states for at least 1 × 104 s without observable degradation. Additionally, it maintains a current On/Off ratio of about 102 while consuming only femtojoules (fJ) of electrical energy per reading. Systematic I–V results and conductive AFM-based current mapping image analysis are converged to support the electroforming mediated filamentary conduction mechanism. Furthermore, our Ti3C2Tx memristor was found to be truly versatile as an all-in-one device for demonstrating edge computation, logic gate operation, and classical conditioning of learning by the brain in Psychology.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
大模型应助hym1_0采纳,获得10
刚刚
xx发布了新的文献求助10
1秒前
小年发布了新的文献求助20
1秒前
1秒前
Re完成签到,获得积分10
1秒前
欢喜念双发布了新的文献求助10
1秒前
星辰大海应助吴wuwu采纳,获得10
2秒前
缓慢的篮球应助甘振豪采纳,获得10
2秒前
多情一手发布了新的文献求助10
2秒前
woshiwuziq应助李红莲采纳,获得40
4秒前
烟花应助清溪采纳,获得10
4秒前
4秒前
hahah完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
5秒前
丘比特应助HAHA采纳,获得10
6秒前
ZYY完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
8秒前
ulung完成签到 ,获得积分10
8秒前
雪艇发布了新的文献求助20
8秒前
8秒前
yinwei完成签到,获得积分20
8秒前
cookie发布了新的文献求助10
9秒前
Maria完成签到 ,获得积分10
9秒前
bkagyin应助可靠世平采纳,获得10
9秒前
9秒前
无私迎海发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
心行发布了新的文献求助10
11秒前
科研通AI6.3应助悠南采纳,获得10
11秒前
orixero应助高高断秋采纳,获得10
11秒前
尉迟希望应助生动的子轩采纳,获得10
12秒前
12秒前
ZXZ完成签到,获得积分20
12秒前
我是老大应助优雅的帅哥采纳,获得10
12秒前
12秒前
852应助呆萌热狗采纳,获得10
12秒前
ding应助cicicixixici采纳,获得10
13秒前
来杯冰美式完成签到,获得积分10
13秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 5000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 纳米技术 化学工程 生物化学 物理 计算机科学 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 细胞生物学 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6017229
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7601593
关于积分的说明 16155238
捐赠科研通 5165029
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2764811
邀请新用户注册赠送积分活动 1746022
关于科研通互助平台的介绍 1635112