FlexMat | 文章精选: 黑龙江大学许辉教授、魏莹教授、段春波副教授团队-面向神经形态计算的柔性忆阻器研究进展

本文综述了柔性忆阻器在神经形态计算领域的研究进展。背景方面，传统冯·诺依曼架构面临数据处理瓶颈，而模拟人脑“存算一体”的神经形态计算成为突破方向，柔性忆阻器因其可模拟突触且具备柔韧性而成为关键器件。研究目的上，文章系统梳理了柔性忆阻器的器件结构、性能评估、阻变机制（如电化学金属化、价态转变）、材料体系（如金属氧化物、二维材料）及其在突触仿真和智能系统中的应用。结论指出，柔性忆阻器在构建人工神经网络方面潜力巨大，但仍需解决材料稳定性、机械应力下的性能退化及大规模集成等挑战，未来将在可穿戴设备、智能医疗等领域发挥重要作用。