双离子电化学随机存储器（ECRAM）：实现稳定精确的模拟突触器件，突破人工智能能效瓶颈

来自国际研究团队的最新研究聚焦于解决人工智能硬件中模拟非易失性存储器的精确调控难题，开发出首例双离子型电化学随机存储器（ECRAM）。该器件通过协同调控质子（H+）与铜离子（Cu2+）的嵌入行为，分别实现快速训练（EA ≈ 0.45 eV）和长时保持（EA ≈ 0.76 eV）特性，在室温下实现了数字等效的ImageNet推理精度，为高能效类脑计算与存内计算提供了关键硬件解决方案。

　　

在人工智能计算范式演进中，模拟存内计算（analog in-memory computing）与神经形态计算（neuromorphic computing）有望突破传统数字系统的能效瓶颈，但其发展长期受限于缺乏可精密调控的非易失性存储器。电化学随机存取存储器（Electrochemical Random-Access Memory, ECRAM）作为一种三端 programmable resistor（可编程电阻器），通过离子嵌入机制调控半导体通道电导，展现出巨大潜力。

本研究首次提出双离子ECRAM架构，创新性地整合质子（H⁺）与二价铜离子（Cu²⁺）的协同工作机制：质子负责提供快速开关特性（切换电压≤5 V，活化能E_A ≈ 0.45 eV），满足训练阶段对高速、可重复 conductance（电导）调整的需求；而Cu²⁺离子则主导非易失性存储功能（切换电压≥8 V，E_A ≈ 0.76 eV），在室温下实现宽电导范围、优异保持特性和线性电流-电压关系，适用于高精度推理任务。

与现有技术相比，质子型ECRAM虽具备高速编程优势但保持性能不足，氧离子型器件虽保持特性优异却需高温操作。铜基ECRAM以介于质子（E_A ≈ 0.4 eV）与氧离子（E_A > 1 eV）之间的活化能特性，成功平衡了室温操作与长期稳定性需求。通过明确区分两种离子的切换与保持行为，该器件在ImageNet数据集上实现了与数字系统相当的推理精度，噪声水平低且响应线性度优异。

这项突破为未来人工智能硬件开发提供了关键器件解决方案，下一步研究重点将集中于深亚微米尺度器件制备与阵列集成，以实际验证其在人工智能训练与推理任务中的能效与精度优势。