中國海洋大學、青島生物能源與過程研究所、浙江實驗室聯合團隊在國際頂級期刊《ACS Nano》發表的以“Flexible and Fully Printed Artificial Synaptic Devices Based on h?BNGated Tellurene Memtransistor"為名的重要研究成果，成功開發出一種基于h?BN柵控碲烯晶體管的全印刷柔性人工突觸器件，為柔性神經形態電子的低成本、規模化制備提供了新的技術路徑。

二維碲烯（Tellurene）具有高遷移率、可調帶隙與優異的光電特性，是構筑高性能人工突觸器件的理想材料。然而，傳統制備工藝依賴真空沉積、干法轉移等復雜流程，成本高、面積受限，難以滿足柔性電子的實際應用需求。為此，研究團隊提出全溶液印刷策略，將碲烯、六方氮化硼（h?BN）、石墨烯分別配制成功能油墨，通過上海冪方微電子印刷技術在柔性基底上完成溝道、柵介質、電極的一體化制備，全程低溫、無真空、可擴展，顯著降低了器件制備門檻。

測試結果表明，所制備的柔性碲烯晶體管具備優異的機械穩定性：在曲率半徑11.05mm條件下，經歷10,000次彎折循環后電學性能基本保持穩定，并具有良好的空氣環境穩定性，滿足長期可穿戴使用要求。依托h?BN柵層的電荷俘獲與釋放效應，器件成功實現生物突觸的關鍵功能模擬，包括成對脈沖易化、短程可塑性到長程可塑性的可控轉換以及突觸權重的動態調制，單事件功耗低至140pJ，適用于低功耗類腦計算場景。

基于該器件構建的人工神經網絡在MNIST手寫數字識別任務中，識別準確率達到93.91%；在引入高斯噪聲（σ=0.7）的條件下，仍可保持78.33%的識別精度，展現出良好的抗干擾能力與環境魯棒性。

研究將全印刷工藝、碲烯二維材料與神經形態功能有機結合，突破了傳統柔性突觸器件在制備成本、機械穩定性與仿生性能之間的平衡難題，為柔性智能傳感、可穿戴邊緣計算、柔性腦機接口等領域提供了可規模化、低功耗、高可靠的新型器件方案。

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