忆阻型电子突触是一种可用于模拟生物神经突触行为的电学仿生器件，可构建用于类脑计算的人工神经网络，满足人工智能时代数据爆炸式增长的存储需求。开发开关电压低于50 mV的忆阻器可以有效避免多种电路中信号放大问题，如神经元和神经网络电路中需要的生物电子突触。
有鉴于此，河南大学研究团队及其合作者设计、制备了二烷基二硫代磷酸锌（ZDDP）改性的单分散铜纳米粒子（DDP-CuNPs）。DDP以物理吸附和配位键合（Cu-S键）两种状态结合在CuNPs表面，密度分别为4.6×10-6 mol/m2and 1.02×10-5 mol/m2。表面修饰过程可i）避免CuNPs的团聚并提高其在溶剂中的分散性，从而获得均匀的介电层以降低忆阻器之间的差异性；ii) 防止CuNPs被氧化，以获得稳定电学特性的忆阻器；iii)改性剂可以充当掺杂剂，有助于微调忆阻器的电学特性（如切换电压和电流）。
以DDP-CuNPs为介电层，金（Au）为底电极、导电原子力显微镜探针（Pt）为顶电极，构筑了Pt/DDP-CuNPs/Au器件。DDP-CuNPs介电层的表面粗糙度为682pm，器件尺寸小于50 nm2。器件在1.2 V偏压下，可以观察到电流突然增加，反向曲线显示高电流，直到电压降低到接近零，表明施加偏压增加了Pt/DDP-CuNPs/Au系统的导电性。之后，器件在4 mV超低开关电压下表现出阈值型阻变特性，在数百个循环测试周期中具有超低的可变性，创造了忆阻器开关电压最低值的新纪录，以及超低的测试循环间和器件间差异性。
通过原子理论计算（DFT）研究了Pt/DDP-CuNP/Au纳米器件展现的挥发性阈值阻变物理和化学机制。DFT模拟显示：DDP分子的带隙为3.26eV ± 0.08 eV，而Pt/DDP/Cu和Cu/DDP/Au界面的肖特基势垒分别为0.76 eV和1.35 eV，这与Pt/DDP-CuNPs/Au器件的初始绝缘性能很一致。在偏压的作用下，Cu2+会在DDP-CuNPs薄膜中运动，并与S原子结合，导致了介电层从绝缘性到金属性的转变和带隙消失。呈现阈值性阻变应该与金属Cu-S配位键的性质有关，它比其他类型的键合作用（如化学、离子）的稳定性要差，易于断裂。
利用仿真电路模拟器（SPICE）对所制备Pt/DDP-CuNPs/Au忆阻器进行电路级别模拟，评估低电压Pt/DDP-CuNPs/Au忆阻器作为无源低电压和低功率集成-发射神经元在脉冲神经网络（SNN）中的应用性能，它可以以较高的精确度（>91.33%）和较低的功耗（< 1fJ）对图像进行分类，功耗比已报道开关电压为40 mV忆阻器的低约10倍。
相关成果以 “Nano-memristors with 4 mV switching voltage based on surface-modified copper nanoparticles”为题发表在AdvancedMaterials，河南大学纳米材料工程中心青年教师刘培松博士和郑州大学材料科学与工程学院研究员惠飞博士为论文共同第一作者，阿卜杜拉国王科技大学 Mario Lanza 教授为通讯作者。河南大学张治军教授和巴塞罗那自治大学 Enrique Miranda 共同合作与指导。河南大学为第一署名单位。该研究由国家重点研发计划、国家自然科学基金、河南省科技计划项目、河南大学一流学科培育项目等资金资助。
论文链接：
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202201197
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