1. 成果介绍
随着摩尔定律（Moore’s Law）的物理极限日益显现，以及传统冯·诺依曼（Von Neumann）架构在数据传输和处理上面临的“瓶颈”效应愈发突出，革命性的计算技术成为全球科学界亟待突破的焦点。光子忆阻器（photonic memristors）作为集成光传感、数据存储和处理于一体的关键元件，正逐渐成为构建超可扩展、高能效人工视觉系统的理想选择。然而，现有光子忆阻器普遍面临光谱响应范围窄、工作模式单一等挑战，这极大地限制了它们在复杂计算场景中的应用潜力。
近日，一项发表于国际顶级学术期刊《自然·纳米技术》（Nature Nanotechnology）的突破性研究，由沙特阿卜杜拉国网科技大学张西祥领衔的团队，成功开发出基于晶圆级六方氮化硼（hBN）/硅（Si）异质结的光子忆阻器阵列。这项创新性成果通过在硅基衬底上原位低温（250 °C）大面积生长高度均匀的hBN薄膜实现，这不仅确保了与现有成熟硅基半导体技术的完美兼容性，也为器件的未来大规模生产与应用奠定了坚实基础。
该光子忆阻器展现出从紫外（UV）到近红外（NIR）的超宽光谱范围光电重构能力，覆盖了从375纳米到1064纳米的广阔波段。更令人振奋的是，通过精确调节入射激光功率，该器件可在非阻变（non-RS）、易失性（volatile）和非易失性（nonvolatile）模式之间灵活切换，实现了前所未有的多功能性。在性能方面，该器件表现出高达10^9的开关比、长达40,000秒的超长数据保持时间、卓越的循环耐久性（超过10^6次循环）以及高达300 °C的优异热稳定性。研究团队揭示，这种独特的光致重构性源于工程化hBN/Si异质结中，空气中氢离子与光生电子相互作用形成的导电细丝。这些创新特性使得该器件成为开发集成感知、存储和计算功能的人工视觉系统的理想选择，预示着未来人工智能硬件发展的新范式。
2. 图片导读
图1 | 晶圆级忆阻器阵列的结构与制备流程。
图2 | 光子忆阻器的电学特性表征。
图3 | 忆阻器特性的超宽带宽与功率依赖性。
图4 | 通过光编程实现的记忆训练功能。
3. 结论与展望
综上所述，由第一作者陈茂林博士在《自然·纳米技术》上发表的这项研究，成功设计并制备出晶圆级hBN/Si异质结光子忆阻器，实现了从紫外到近红外的超宽带响应。他们通过低温PECVD技术在硅衬底上原位生长多晶hBN薄膜，攻克了与硅基工艺兼容性的难题，并实现了晶圆级生产。研究明确了硅层光生电子与水分子电离产生的氢离子在hBN晶界处形成导电细丝，进而驱动阻变行为的机制。该器件展现出高达109的开关比、超过40,000秒的保持时间、优于106次的循环耐久性以及高达300 °C的耐热性。此外，所开发的hBN/Si像素阵列在图像捕获方面的应用，也充分验证了该异质结的可扩展性和可复制性。通过调节光强度，器件还能在不同阻变模式间动态切换，彰显了其在复杂光学环境和神经形态计算中的巨大潜力。
尽管当前成果令人振奋，研究团队也指出，未来的工作将重点关注进一步降低操作电压，并提升器件在大面积集成中的均匀性，这些都是实现工业规模化应用的关键。这项研究为光子忆阻器件的进步奠定了坚实的基础，特别是在需要可重构、高能效存储系统的神经形态计算领域。利用光来调制记忆状态的能力，将推动兼容硅基技术的光电子存储和类脑计算系统的发展，为突破传统计算瓶颈、迎接人工智能新时代开辟了广阔前景。
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