面向神经形态计算的潜在候选材料MCu$_3$X$_4$（M = V, Nb, Ta；X = S, Se, Te）的第一性原理预测
材料科学
2023-05-17 v1
摘要
受人类大脑神经突触框架的启发，神经形态计算有望克服传统冯·诺依曼架构的瓶颈并用于人工智能。在此，我们通过基于密度泛函理论的第一性原理计算，预测了一类面向神经形态计算应用的潜在候选材料MCuX（M = V, Nb, Ta；X = S, Se, Te）。我们发现，当MCuX插入Li原子后，由于显著的电子填充[每化学式单位（f.u.）约0.8个电子]，体系将从半导体转变为金属，并仍保持良好的结构稳定性。同时，插入的Li原子还具有较低的扩散势垒（约0.6 eV/f.u.），这确保了通过栅极电压控制Li插入/抽出的可行性。这些结果表明，该体系可实现两种稳定记忆态（即高/低阻态）之间的可逆切换，表明其潜在可用于设计突触晶体管以实现神经形态计算。我们的工作从理论计算的角度为推进神经形态计算相关候选材料的搜索提供了启示。
引用
@article{arxiv.2304.14897,
title = {First-principles Prediction of Potential Candidate Materials MCu$_3$X$_4$ (M = V, Nb, Ta; X = S, Se, Te) for Neuromorphic Computing},
author = {Baoxing Zhai and Ruiqing Cheng and Tianxing Wang and Li Liu and Lei Yin and Yao Wen and Hao Wang and Sheng Chang and Jun He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.14897},
year = {2023}
}
备注
28+8 pages, 18 figures