全印刷柔性碲烯人工突触器件：面向可穿戴神经形态计算的新突破

中国海洋大学、青岛生物能源与过程研究所、浙江实验室联合团队在国际顶级期刊《ACS Nano》发表的以“Flexible and Fully Printed Artificial Synaptic Devices Based on h‑BNGated Tellurene Memtransistor"为名的重要研究成果，成功开发出一种基于h‑BN栅控碲烯晶体管的全印刷柔性人工突触器件，为柔性神经形态电子的低成本、规模化制备提供了新的技术路径。

二维碲烯（Tellurene）具有高迁移率、可调带隙与优异的光电特性，是构筑高性能人工突触器件的理想材料。然而，传统制备工艺依赖真空沉积、干法转移等复杂流程，成本高、面积受限，难以满足柔性电子的实际应用需求。为此，研究团队提出全溶液印刷策略，将碲烯、六方氮化硼（h‑BN）、石墨烯分别配制成功能油墨，通过上海幂方微电子印刷技术在柔性基底上完成沟道、栅介质、电极的一体化制备，全程低温、无真空、可扩展，显著降低了器件制备门槛。

测试结果表明，所制备的柔性碲烯晶体管具备优异的机械稳定性：在曲率半径11.05mm条件下，经历10,000次弯折循环后电学性能基本保持稳定，并具有良好的空气环境稳定性，满足长期可穿戴使用要求。依托h‑BN栅层的电荷俘获与释放效应，器件成功实现生物突触的关键功能模拟，包括成对脉冲易化、短程可塑性到长程可塑性的可控转换以及突触权重的动态调制，单事件功耗低至140pJ，适用于低功耗类脑计算场景。

基于该器件构建的人工神经网络在MNIST手写数字识别任务中，识别准确率达到93.91%；在引入高斯噪声（σ=0.7）的条件下，仍可保持78.33%的识别精度，展现出良好的抗干扰能力与环境鲁棒性。

研究将全印刷工艺、碲烯二维材料与神经形态功能有机结合，突破了传统柔性突触器件在制备成本、机械稳定性与仿生性能之间的平衡难题，为柔性智能传感、可穿戴边缘计算、柔性脑机接口等领域提供了可规模化、低功耗、高可靠的新型器件方案。

图文导读