近日，广东工业大学唐新桂研究团队在高熵氧化物忆阻器及其神经形态计算应用领域发表了最新综述成果。论文以《High‑Entropy Oxide Memristors for Neuromorphic Computing: From Material Engineering to Functional Integration》为题发表在国际著名期刊Nano-Micro Letters (中科院一区，IF =36.3) 上，广东工业大学物理与光电工程学院硕士研究生杨佳黎为本文的第一作者，广东工业大学唐新桂研究员为论文通讯作者。

文章围绕高熵氧化物（HEO）忆阻器，构建了从熵驱动相稳、缺陷/界面调控、阻变机理到系统级集成的多尺度框架，阐明了HEO凭借多价态与可编程缺陷实现forming-free、多级电导及类突触可塑性的原因，并汇总代表性器件在低电压、热稳态与一致性方面的实验进展。

同时，综述总结了包括Joule加热、碳热冲击和低温等离子体在内的快速制备方法，强调其在降低能耗、提升薄膜质量及实现规模化制备和CMOS后端兼容方面的价值，并进一步探讨了HEO忆阻器在边缘人工智能和多模态感知中的应用前景，以及在大规模阵列一致性和系统级集成中面临的挑战。

总体而言，本综述全面总结了高熵氧化物忆阻器在材料、机理与系统层面的研究进展，既展示了其在类脑计算和边缘智能中的潜力，也为未来的发展方向提供了参考。

论文连接：https://doi.org/10.1007/s40820-025-01891-1