随着信息存储需求的增加，传统冯·诺伊曼架构中CPU与内存之间的频繁数据传输已成为性能瓶颈，也是提高计算效率的主要障碍[[1], [2], [3], [4]]。研究人员和工程师正在寻求开发低功耗、高效率的计算机架构来解决这一问题[[5], [6], [7], [8]]。人类大脑是复杂性最高的生物计算机，由大约860亿个神经元组成，每个神经元拥有多达10,000个突触[9,10]。突触对于记忆和学习至关重要。忆阻器与生物突触非常相似，因为它们可以根据流经的电流改变电阻并“记住”这种电阻变化。这有助于降低能耗并实现高效计算，可能有助于突破传统冯·诺伊曼设计的局限[[11], [12], [13], [14], [15], [16], [17], [18]]。
迄今为止，关于TaOx/IGZO[19]、ZrO2/ZTO[20]和TiO2/ZrO2[21]等双层氧化膜的研究已经很多。这些薄膜为器件带来了长寿命、高耐用性和良好的导通/关断比[22]等优点。Dohee等人证明，在Cu/ZrO2界面插入一层致密的SiO2薄膜后，该器件能够实现稳定且可重复的多级重置切换特性，并成功模拟了经典的突触行为[23]。Kumar等人指出，通过在ZnO薄膜中插入一层薄的Al2O3，器件的切换性能得到提升，包括高电阻比（>102）、高耐用性（>104次循环）和在高温（120°C）下的稳定保持性[24]。上述研究主要基于电阻切换机制，而关于异质结神经形态器件的研究较少。
近年来，柔性技术因其多种优势（如可穿戴性、便携性、低成本以及可弯曲、折叠和扩展性）而受到广泛关注和研究。目前，柔性人工突触在灵活性方面取得了显著进展[[25], [26], [27], [28], [29], [30], [31]]。例如，Luo等人基于Al/Cs3Bi2I9/ITO制备的柔性人工突触实现了学习行为和突触可塑性。该器件还表现出出色的韧性和灵活性，即使在2000次弯曲循环后导电性也没有明显变化[32]。Oh等人展示了基于PVA的忆阻器在塑料基底上的优异机械柔韧性和耐用性。由于PVA介质的高水溶性，这种柔性忆阻器还被用作具有高生物降解性的瞬态器件[33]。柔性器件在神经形态网络领域具有巨大潜力。
针对上述问题，研究人员制备了一种异质结柔性神经形态器件。在本研究中，通过磁控溅射制备了Au/ZrO2/ZnO/ITO/PET柔性忆阻器，并将其用于研究生物突触可塑性，包括短期/长期可塑性、配对脉冲促进作用（PPF）[26,34,35]和尖峰时序依赖性可塑性（STDP）[36,37]。结果表明，ZrO2/ZnO忆阻器表现出良好的突触可塑性。更重要的是，该器件在弯曲条件下仍保持灵活性和稳定的突触特性。此外，在弯曲和平直状态下，该器件能够准确识别MNIST手写数字数据集和Fashion-MNIST服装数据集，识别准确率较高。这些结果表明该器件在神经形态计算领域具有巨大潜力，并在可穿戴技术中有广泛的应用前景。
