基于原子层厚度半导体薄膜的逻辑存储器
随着机器学习的重要性逐渐增加，使得专门的、节能的电子硬件的需求也大大增加。与冯·诺伊曼架构中独立的处理单元和存储单元相比，使用人工神经网络来进行逻辑操作和数据存储，有望大幅降低以数据为中心的计算的能源成本。尽管有大量的研究集中在探索新的器件结构，适合这种器件设计的材料平台工程仍然是一个挑战。因此，来自瑞士洛桑联邦高等理工学院的Andras Kis等人，利用大面积MoS2优异的电气和机械性能开发了基于浮栅场效应晶体管(FGFETs)的活性内存逻辑器件和电路。该研究组的FGFETs的电导可以被精确、连续地调控，并利用其作为可再构逻辑记忆电路，进一步通过这种逻辑电路实现了一个可编程NOR门。相关结果表明该设计可以简单地扩展以实现更复杂完整的可编程逻辑和功能操作集，且突出了原子层薄膜半导体在开发下一代低功耗电子器件方面的潜力。相关结果发表在Nature, (2020) 587, 72-77上。
相关连接：https://www.nature.com/articles/s41586-020-2861-0
图：逻辑存储器的制备及其电学特性
