二维(NH4)BiI3光控浮栅晶体管：超低能耗非易失光电存储器赋能高精度机器学习

本文报道了一种基于二维(NH4)BiI3的光敏控制栅浮栅晶体管(O-FGT)，通过光脉冲调控360种非易失性电阻态，实现5.25 fJ/spike的超低能耗和99%的神经网络准确率，为光电神经形态计算提供了硬件基础。

　　

合成、结构与性能：二维(NH₄)BiI₃的突破性特性

通过化学气相传输法合成的(NH₄)BiI₃晶体展现出独特的范德华层状结构，HAADF-STEM显示其具有I-Bi-I三明治构型。该材料兼具1.45 eV直接带隙、150 meV低激子结合能(E_B)和24 ns长激子寿命(τ₀)，其介电常数显著高于其他二维材料。值得注意的是，暗电流密度低至10^-15 A μm^-1，光暗电流比超过10⁵，创造了二维材料的新纪录。

光学浮栅晶体管(O-FGT)的革新设计

研究团队创新性地用(NH₄)BiI₃替代传统金属控制栅，构建了BN(5 nm)/Gr/BN(20 nm)浮栅结构的O-FGT。在516 nm光照下，该器件仅需10 μs光脉冲即可产生360种电阻态（8比特分辨率），每个状态切换能耗仅5.25 fJ，比人脑计算能耗(10 fJ)更低。通过能带工程调控，光生载流子可在无栅压辅助下实现浮栅层的写入/擦除，保持10⁴秒的非易失性存储。

神经网络硬件实现与性能验证

基于1T1M（单晶体管单存储器）阵列构建的人工神经网络，在非线性定位任务中达到99%准确率。80 nm短沟道器件在YOLOv8目标检测中展现出与GPU相当的精度（0.9143），同时能耗降低三个数量级。微运动检测实验显示，128×128阵列可精准追踪微生物运动轨迹，验证了器件在生物医学影像分析中的应用潜力。

材料家族拓展与未来展望

理论计算预测(NH₄)AZ₃(A=Bi/Sb, Z=Br/I)材料家族具有可调电子能带结构，为开发新型光电材料提供了方向。这种将二维光敏材料作为控制栅的设计理念，为发展免栅压的光电神经形态芯片开辟了新路径。