近年来，学术界在软体机器人、类脑智能、柔性电子和植入式医疗等方面取得长足进展，但在实现全柔性、可于溶液环境中工作的智能技术上仍然面临重大挑战，其中的关键一环在于缺失可以组装集成到柔性体系内的信息读写与擦除单元。在各种潜在途径中，电阻随机存取存储器 (Resistive random-access memory，RRAM)由于结构简单、操作迅速、多级数据存储能力强等原因，被认为是可拉伸柔性存储器的理想选择。RRAM主要由电极、功能层和衬底材料组成，当前实现此类柔性器件的通行做法仍是将刚性的功能单元沉积在柔性基板材料上，这会造成刚性功能层与软衬底之间的弹性模量不匹配，从而导致动态变形过程中器件工作不稳定包括出现剥离和开裂情形，从而引发存储故障，这就限制了器件的应用。为从根本上解决上述问题，需要寻找全新的数据读写和擦除原理，以构建出全柔性、可变形、工作高效的记忆存储器。

  由刘静教授带领的清华大学与中国科学院理化技术研究所联合小组在多年探索实践中，受生物神经元通过极化和去极化方式实现各种大脑功能的启发，引入了溶液中液态金属在电化学作用下会出现的可逆性氧化与还原效应，开创性地提出了基于液态金属液滴氧化/去氧化机制实现超大范围电阻改变与恢复的随机存储器原理，首次实现了可在溶液环境下工作的数据存储与擦除方法（图1），相应研究近日以“Liquid Metal Memory”（液态金属记忆存储器）为题发表在《Advanced Materials》，并被期刊选为Editor’s Choice。文章共同第一作者为清华大学医学院生物医学工程系博士生袁锐治和硕士生曹英杰，论文共同通讯作者为清华大学医学院教授、中国科学院理化技术研究所研究员刘静和清华大学医学院水木学者博士后陈森（现为南京航空航天大学国际前沿科学研究院副教授）。

  从自然界进化的观点看，生物大脑是经过数十亿年不断演化提升的产物，借助神经元细胞的极化和去极化来实现高效且低能耗的思考和信息记忆存储。与此极化和去极化方式异常相似的是，液态金属液滴同样可在溶液环境下实现氧化和去氧化(又称还原)机制，整个过程只需调控电流的大小和极性方向。颇为独特的是，正如神经元极化和去极化前后会表现出明显的行为差异一样，液态金属液滴的氧化和还原态的差异尤为显著，这对于实现稳定可靠的信息存储与读写带来极大便利。研究揭示，由于致密氧化层的存在，GLM液滴氧化态的整体导电性显著低于还原态的GLM，二者差距高达11个数量级且可根据需要加以灵活调控，为此作者们将GLM的氧化状态定义为高阻态(High-Resistance State, HRS)，而将GLM的还原状态定义为低阻态(Low-Resistance State, LRS)(图2)。由此，基于这两种状态之间的可逆转换就可实现对0和1二元信息进行编码，继而构筑和集成出可读写、可擦除存储器。在应用过程中，GLM的可控、可逆氧化与还原至关重要。实验表明，利用低压电场可以对GLM进行受控氧化，并且通过改变电压的极性，氧化后的GLM易于恢复到初始态，两种状态之间的可逆转变十分快捷、能耗极低，特别是，两者电阻之间差别迥异且相当稳定，这就确保了状态识别的高可靠性和准确度，对于研发实用化柔性存储器提供了重要保障。

图2. 液态金属记忆存储单元的工作机制

图6. 液态金属存储系统及其信息读写和显示性能

  综上所述，本文提出并实现了全新原理的液态金属记忆存储器。类似于生物神经元的极化与去极化行为，新型存储器在低电压作用下可实现氧化及还原可逆过程，正是氧化态和还原态下表现出的显著电阻差异促成了高稳定可靠的信息读写和擦除。结合理论分析、数值模拟和参数化实验，可以在明晰溶液浓度和pH值、工作电压、器件直径、水凝胶比例和温度等对存储性能影响规律的前提下，优化出最佳的器件存储性能。对该存储器机械特性的全面测试表明，即使在拉伸到100%、弯曲到180度和扭曲到360度的情况下，液态金属存储器也具有非凡的耐用性。较有价值的是，随着存储单元尺寸的减小，实现的存储性能进一步提高，展示出了出色的高密度集成能力和实际应用前景。最后，基于全柔性存储设备，本文组装出一个完整的数据存储、读取和显示系统，所实现系统具有良好的存储速度(33Hz)，优越的数据保存时间(43200秒)和稳定的长期使用性能(3500次)。在操作层面，新的存储器制造工艺得以显著简化，且降低了数据读写的难度。本研究为制造高度集成和可靠的全柔性存储器件开辟了全新途径，为更多全液态信息存储、神经形态智能器件等的研发奠定了基础。

  原文链接：https://doi.org/10.1002/adma.202309182