Memristores com condutância programável são considerados promissores para memória analógica com eficiência energética e computação neuromórfica em sistemas de IA de ponta. Para melhorar a densidade da memória e a eficiência computacional, é particularmente importante alcançar vários estados de condutância estáveis em um único dispositivo. Neste trabalho, demonstramos o ajuste de condutância multinível em memristores de hexatiofosfato de estanho de poucas camadas (SnP2S6, SPS), alcançando 325 estados estáveis através de um esquema de programação baseado em pulso. Ao analisar a evolução do filamento condutor, desenvolvemos uma abordagem de pulso de tensão que suprime efetivamente o ruído de corrente, maximizando assim o número de estados distinguíveis dentro da relação ON/OFF do dispositivo. Além disso, emulamos experimentalmente comportamentos de plasticidade sináptica, incluindo potenciação e depressão de longo prazo, e validamos seu desempenho através de simulações de redes neurais artificiais na classificação de dígitos. Esses resultados destacam o potencial dos memristores SPS como memória analógica de alta resolução e como blocos de construção para computação neuromórfica, oferecendo um caminho para arquiteturas compactas e eficientes para inteligência de ponta de próxima geração.
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