近日，山东大学王天宇研究员和孟佳琳研究员发表综述，总结了低功耗忆阻器的材料、器件结构及其在各类应用中的表现，重点讨论其在人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）和脉冲神经网络（SNN）中的应用。忆阻器作为人工突触和神经元的潜力得到了充分展示，同时本文还总结了忆阻器在多值存储、数字逻辑门以及内存计算中的应用前景。最后，讨论了当前面临的挑战，并展望了未来在该领域的研究方向。
相关综述论文以“Low-Power Memristor for Neuromorphic Computing: From Materials to Applications”为题目发表在国际著名期刊Nano-Micro Letters上，山东大学集成电路学院王天宇研究员、孟佳琳研究员为论文共同通讯作者，夏智鹏为论文第一作者。
本综述探讨了低功耗忆阻器在神经形态计算系统中的应用，重点讨论了其材料、器件结构以及在神经网络中的关键作用。
第一部分：介绍了忆阻器使用的多种功能材料，如离子传输材料、相变材料、磁电阻材料和铁电材料，并阐述了相应的导电机理。
第二部分：讨论了两种主要的忆阻器阵列结构——1T1R和1S1R交叉阵列，这些结构能够在低功耗下实现高效计算，并且具有良好的集成性。
第三部分：集中探讨了忆阻器在数字逻辑、多值存储及其作为人工神经网络中突触的应用。详细阐述了忆阻器如何模拟生物系统中的突触可塑性，如短期增强（STP）和长期增强（LTP）等。在人工神经网络（ANN）部分，讨论了忆阻器如何通过调整其电阻特性来实现信息处理与存储。接着，讲解了忆阻器如何应用在卷积神经网络（CNN）中的卷积层和全连接层，忆阻器阵列直接进行矩阵运算，大幅提升了计算效率并显著降低功耗。在脉冲神经网络（SNN）方面，进一步探讨了忆阻器如何实现脉冲时序依赖的可塑性（STDP）和其他突触行为，模拟生物神经元的时序响应特性。
最后，本文总结了低功耗忆阻器在神经网络中的应用前景，展望了忆阻器技术在未来神经形态计算系统中的发展方向，并提出了当前面临的挑战及解决策略。
图1. 不同功能材料的忆阻器分类示意图。
图2. 不同低功耗忆阻器执行突触可塑性时的功耗。
图3. 基于1T1R和交叉开关忆阻器阵列的示意图。
图4. 低功耗人工突触。
图5. 人工神经元器件。
图.6 人工神经网络示意图。
图7. CNN、SNN等类脑计算网络示意图
总结与展望
低功耗忆阻器在神经形态计算领域展现出巨大潜力，尤其是在模拟生物神经网络和提高计算效率方面。作为新型非易失性存储器件，忆阻器具备低功耗、易集成的优势，成为理想的神经形态计算选择。尽管如此，忆阻器在稳定性、耐久性和编程精度方面仍面临挑战，如何优化忆阻器阵列、减少漏电流并提高读写性能是未来的关键研究方向。
未来，低功耗忆阻器将进一步提升应用前景。新型材料如二维材料将改善忆阻器的性能与稳定性。忆阻器与CMOS技术的结合将推动神经形态计算系统的进步，尤其在边缘计算与人工智能领域。研究应关注忆阻器阵列的优化、多值存储应用及低功耗计算，进一步推动智能硬件和物联网的发展。
文献信息：
Zhipeng Xia, Xiao Sun, Zhenlong Wang, Jialin Meng, Boyan Jin, Tianyu Wang. Low-Power Memristor for Neuromorphic Computing: From Materials to Applications. Nano-Micro Lett. 17, 217 (2025). https://doi.org/10.1007/s40820-025-01705-4
通讯作者
王天宇研究员
山东大学集成电路学院
作者介绍：王天宇，山东大学集成电路学院研究员，博士生导师，国家集成电路创新中心顾问专家，山东省高层次人才，山东省泰山学者青年专家，山东省优青，国家博新计划。担任The Innovation、InfoMat、Chip、SmarBot等期刊青年编委，发表SCI论文100余篇，申请发明专利83项，其中第一/通讯作者论文45篇，包括Nature Communications, Nano Letters, Advanced Science, Nano-Micro Letters, Angew. Chem. Int. Ed., Applied Physics Reviews, IEEE Electron Device Letters, IEEE Transactions on Electron Devices等领域内权威期刊。研究方向为柔性忆阻器件与神经网络计算、人工智能技术与类脑芯片、新型铁电材料与存储器。
孟佳琳研究员
山东大学集成电路学院
作者介绍：孟佳琳，山东大学集成电路学院研究员，博士生导师，入选中国未来女科学家计划、上海市青年科技英才、齐鲁青年学者。担任国际期刊The Innovation、eScience、InfoMat、Research、Chip、JMI、Soft Science、Brain-X等10余个期刊青年编委，发表SCI高水平论文70余篇，申请国家发明专利92项，其中以第一作者/通讯作者发表36篇，包括Nature Communications，ACS Nano，Nano Letters, Advanced Science，Nano-Micro Letters，Nano Energy，InfoMat， Advanced Electronic Materials，IEEE Electron Device Letters、IEEE Transactions on Electron Devices等领域内顶尖期刊。研究方向为光电感存算一体神经形态器件、新型神经突触忆阻器/晶体管、柔性可穿戴电子与人工视觉系统。
