北航国新院NML综述：基于MXene的神经形态计算平台！

本文综述了基于MXene-Ti3C2Tx材料的神经形态计算平台研究进展。背景方面，随着人工智能技术的发展，传统计算机架构难以满足海量数据处理和低能耗需求，神经形态器件因其存算一体特性成为突破"内存墙"瓶颈的关键技术。研究目的上，文章系统阐述了MXene-Ti3C2Tx材料在神经形态计算中的物理机制、性能优化策略和计算架构创新，包括四种基本物理模型解析和三种性能提升策略。结论指出，虽然该技术已取得突破性进展，但材料稳定性缺陷和规模化集成工艺仍是产业化的主要障碍，未来研究需聚焦材料体系稳定、集成工艺开发和生物相容性优化等核心问题。