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在一系列计算应用中，忆阻器件Memristive devices具有潜在用途。然而，这些器件多是基于非晶材料的，其中开关动态特性的系统控制是极具挑战性的。 今日，美国 密西根大学（University of Michigan）Sangmin Yoo, Sieun Chae， John T. Heron & Wei D. Lu等，在Nature Electronics上发文，报道了基于熵稳定氧化物的可调和稳定的忆阻器。在外延底部电极上，生长形成了单晶 (Mg,Co,Ni,Cu,Zn)O薄膜。通过调整熵稳定氧化膜的镁成分(XMg = 0.11–0.27) ，可以获得开关过程的内部时间常数范围（159–278ns）。利用忆阻器，创建了时间序列输入数据分类的库计算网络，并表明具有可调库的库计算系统，比以前的库系统实现了更好的分类精度和能量效率。
Efficient data processing using tunable entropy-stabilized oxide memristors.可调熵稳定氧化物忆阻器的高效数据处理
图1: 在外延YBa2Cu3O7−x ，YBCO电极上，单晶熵稳定氧化Entropy-stabilized oxides，ESO薄膜的可调成分和结构无序。
图2: 在单晶薄膜ESOs中，可调缺陷介导的跳跃电导率。
图3: 可调谐阻态resistive state，RS特性。
图4: 基于熵稳定氧化ESO忆阻器，实验实现的储备池计算reservoir computing，RC网络。 文献链接Yoo, S., Chae, S., Chiang, T. et al. Efficient data processing using tunable entropy-stabilized oxide memristors. Nat Electron (2024). https://doi.org/10.1038/s41928-024-01169-1https://www.nature.com/articles/s41928-024-01169-1本文译自Nature。
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