忆阻器件是一类能够保留其内部电阻的器件，因此与使用集成电路的传统器件相比，具有更优越的性能。已经探索了几种材料来制造这些设备。近年来，过渡金属氧化物为此目的逐渐受到广泛欢迎。

由于忆阻器件在人工智能系统等不同领域的应用不断增加，它们现在必须克服与数据保留、耐用性和大量电导状态相关的几个问题。此外，这些设备的单独制造非常耗时。因此，需要解决一些挑战以提高其性能和可靠性。

在韩国三育大学的 Min Kyu Yang 教授最近领导的一项研究中，研究人员开发了一种银 (Ag) 分散硫族化物薄膜，用作忆阻器件中的电阻切换材料。他们的论文于2023 年 10 月 27 日在线发布，并 于2024 年 1 月 30 日发表在《应用表面科学》杂志第 664 卷上。

所提出的薄膜有利于“无电成型”工艺(在制造或操作之前不需要电流来诱导化学变化)，从而通过形成有源层来实现低功率操作。杨教授表示：“我们的硫族化物薄膜中的扩散性银基忆阻器件具有低功耗并模仿人脑并行处理的特点。这使得它适合在交叉阵列中实现，并且在MNIST(改良国家标准与技术研究所)手写数字识别数据库。 ”

在这项研究中，研究人员利用多种光谱技术来表征薄膜材料，包括高分辨率透射电子显微镜、X射线光电子能谱、俄歇电子能谱和卢瑟福背散射能谱。该团队还分析了各种电极和电阻切换层，以揭示银原子所发挥的重要作用。

即使在 85 ℃ 2 小时的挑战性环境中，该器件也表现出状态保持性和可靠的耐用性。因此，这项研究强调了硫族化物材料增强忆阻器件性能的能力。

目前的技术有望满足增加大数据应用半导体存储容量的需求，而目前兆字节存储单元被认为是不够的。然而，这对管理大量芯片提出了挑战。因此，“神经形态芯片”正在被开发为人工智能系统的下一代半导体。这些芯片需要具备低功耗、紧凑尺寸以及分析人类行为模式的能力等特性。