MXene-Ti₃C₂Tₓ

MXene-Ti₃C₂Tₓ神经形态计算的发展历史。

北航国新院樊瑜波等综述：基于MXene-Ti₃C₂Tₓ的神经形态计算，物理机制，性能提升以及前沿计算北航国新院樊瑜波等综述：基于MXene-Ti₃C₂Tₓ的神经形态计算，物理机制，性能提升以及前沿计算精选

基于MXene-Ti₃C₂Tₓ神经形态计算的研究路线分类，包括性能增强方法、物理机制探索和存内计算。

本研究对基于MXene-Ti₃C₂Tₓ的神经形态器件进行了系统性综述，几乎涵盖了该材料体系下所有已发表的研究成果，并绘制成表。

本综述概述了提升MXene-Ti₃C₂Tₓ神经形态器件的三种关键工程策略：包括掺杂工程、界面工程和结构工程，同时还为材料和器件改进提供了指导。

本综述证明了基于MXene-Ti₃C₂Tₓ的神经形态器件有望在下一代感存算(如近传感器计算和传感器内计算)应用中展现出突破性的潜力，可直接在传感器级实现更快、更节能的数据处理。

作为一种先进的非易失性存储器器件，MXene-Ti₃C₂Tₓ神经形态器件的每一次性能飞跃都直接与数据存储容量、操作速度以及数据保持稳定性的提升密切相关。

MXene-Ti₃C₂Tₓ神经形态器件的未来发展趋势示意图。

本节最后，系统性地总结了基于MXene-Ti₃C₂Tₓ的神经形态器件性能提升策略，如图13所示，涵盖三类核心方法，即界面工程、掺杂工程和结构工程。

在神经形态计算应用方面，重点阐述了MXene-Ti₃C₂Tₓ材料体系下神经形态计算研究在近传感器计算(Near-SensorComputing)和传感器内计算(In-SensorComputing)领域的创新应用，特别是通过构建类脑突触功能的传感-计算融合架构，实现了数据采集与信息处理的全程并行化，为开发低功耗、实时性的神经形态计算系统开辟了新路径。

基于MXene-Ti₃C₂Tₓ材料体系下神经形态计算研究虽已取得突破性进展，但其产业化进程仍受限于关键性技术瓶颈。

该研究提供了一种简便方法来提升MXene-Ti₃C₂Tₓ忆阻器的类脑特性，这将显著推动二维材料在类脑芯片领域的多元化应用，并大幅提升MXene-Ti₃C₂Tₓ材料的实用性。

因此，研究人员从未停止对MXene-Ti₃C₂Tₓ忆阻器性能优化的探索，并不断寻求提升性能的新方法。

这些前沿方法包括对掺杂工程、界面工程和结构工程的精确调控，旨在挖掘MXene-Ti₃C₂Tₓ忆阻器的潜力，并引领数据存储与计算技术的未来创新。

高性能的MXene-Ti₃C₂Tₓ忆阻器不仅能够实现高速数据传输，还能确保即时读取和长期稳定的数据存储。

本节最后，本研究系统性地阐述了基于MXene-Ti₃C₂Tₓ的忆阻器中所涉及的四种物理机制，并通过图8所示的比较框架对这些关键机制进行了多维度分析。

例如，Yan等提出了一种银纳米颗粒掺杂法来提升基于MXene-Ti₃C₂Tₓ忆阻器的电学性能。

受此趋势启发，基于MXene-Ti₃C₂Tₓ的忆阻器技术正迅速在内存计算领域崭露头角，为构建更高效、紧凑且响应迅速的感知与计算系统提供了新的物理基础和技术路径。

这些结果表明，部分氧化MXene-Ti₃C₂Tₓ忆阻器具有优异的电阻切换性能、良好的记忆保持能力和适用于高密度存储与突触学习应用的大记忆窗口。

作为屏障层，介电层显著减少了MXene-Ti₃C₂Tₓ与外部环境的直接接触，有效抑制了环境干扰，从而大幅提升了忆阻器的长期稳定性和可靠性，例如通过优化关键性能指标，包括显著降低工作电压和增加电阻状态数量。

图9a展示了该方法及合成路线的示意图，首先在60°C下用HF蚀刻Ti3AlC2获得多层MXene-Ti₃C₂Tₓ，随后在40°C下回流以促进氧化位点的形成。

图9a展示了该方法及合成路线的示意图，首先在60°C下用HF蚀刻Ti3AlC2获得多层MXene-Ti₃C₂Tₓ，随后在40°C下回流以促进氧化位点的形成。