陈伟

新加坡国立大学陈伟教授团队展示了一种基于SnS2、h-BN和少层石墨烯vdWH的三端浮栅器件。SnS2的大电子亲和力通过降低h-BN上的空穴注入势垒来显著降低器件的编程电压。本文的浮栅器件作为一种非易失性多级电子存储器，具有大的开/关电流比(~105)、良好的保留性（超过104 s）和稳健的耐久性（超过1000次循环）。此外，它可以作为人工突触来模拟基本的突触功能。由于编程电压小，可以实现低至~7 pJ的低能耗。长时程增强和抑制(LTP/LTD)中的高线性度(<1)和电导比(~80)进一步有助于人工神经网络模拟中的高模式识别精度(~90%)。