神经形态计算得益于计算与内存的整合，有望实现比当前基于冯•诺依曼计算架构的计算机更高效的并行计算能力。当前的神经形态计算，主要基于人工智能芯片和神经形态器件两条技术路径。当前人工智能芯片所占面积大、功耗高且价格昂贵，而神经形态器件则具有能效高、与 CMOS 技术兼容的特点[1]。此外，神经元信号的非线性整合，作为人脑神经系统的基本功能，对于实现机器学习也至关重要。然而，当前的人工神经元仍然面临着前馈和反馈信号非线性整合的挑战。开发能够实现这些功能（包括非线性和整合兴奋性和抑制性突触后信号）的生物真实性神经元至关重要。G. S. Syed 及其同事，最近在《自然-纳米技术》（Nature Nanotechnology）杂志上发表文章，报告了他们在生物拟态光敏反馈神经元领域的重要进展，该神经元能够在神经网络中同时存在独立的前馈和反馈路径[2]。基于此项研究，Brain-X （交叉脑科学）以“Atomically Bio-Plausible Neuron Towards Complex Neuromorphic Applications”为题，对该项研究开展了相关评述。
这篇文章设计了一种具有二维垂直异质结构的电容器式器件，其中 WS2/MoS2 和石墨烯分别作为神经元膜和神经元体。一般来说，WS2/MoS2异质结构中的俘获电子和空穴会在正背栅极电压下重新结合，对掺杂石墨烯的电导态会进一步增加，这代表了一种激发操作。在这项工作中，WS2/MoS2异质结构中的电子-空穴载流子在光照下很容易分离，电子被注入石墨烯。费米能级向狄拉克点的移动会降低石墨烯的电导，从而产生抑制作用。具体来说，石墨烯的电导渐变可通过电学和光学手段分别调制，从而模拟神经元的兴奋和抑制功能。二维忆阻器已被研究用于模拟泄漏-整合-发射（LIF）前馈神经元。[3] 两种输入信号的协同效应模拟了竞争性神经元，使神经网络中同时存在独立的前馈和反馈路径。
WTA神经网络是人工神经网络的重要计算模型，可用于实现无监督竞争学习和合作学习。传统的忆阻器难以分别处理前馈和反馈神经元信号，因此需要外围电路或软件来模拟抑制行为。作者所开发的光敏忆阻器反馈神经元能对电刺激和光刺激做出反应，并向邻近神经元传输抑制和非线性神经元信号。因此，作者进一步构建了一个 WTA 神经网络来证明其优越性，其中， WTA 神经元组成神经网络的输出层，充当整流激活函数的功能。WTA 神经网络实现了神经元信号积累和激活任务，并展示了无监督竞争学习和合作学习的潜力。
二维材料有助于构建用于复杂神经形态功能的多端忆晶体管[4]， 和感存算一体化神经形态感知设备，如人造视网膜[5]。这项工作则极大地推动了具有生物真实性的神经形态设备的硬件实现，并强调了通过开发 WTA 神经元网络解决复杂任务的重要途径。电荷捕获效应对于实现二维材料的负光致发光性和处理反馈神经元信号的能力至关重要。我们认为，处理 SiO2/Si 衬底或直接沉积 Al2O3层是引入捕获效应的两种常用方法，这是实现光敏反馈神经元负光敏性的有效途径。独特的器件结构和 vdW 异质结构创新也是产生这些迷人特性的原因。
人脑皮层及其神经网络的时空复杂性是人类高级智能的基础。尽管这项工作取得了许多进展，但由于当前神经形态计算与人脑在结构、工作机制和规模等方面的差异，两者之间仍存在巨大差距。此外，我们认为，在工作机制、设备连接复杂性和规模方面采用类似大脑的设计是实现复杂神经形态应用的有效甚至必要途径。我们亟需具有类似神经元结构和记忆机制的记忆器件来真实模拟生物神经元的功能。
参考文献：
1. Yao P, Wu H, Gao B, et al. Nature. 2020;577(7792):641-646.
2. Syed GS, Zhou Y, Warner J, Bhaskaran H. Nat Nanotechnol. 2023, 18, 1036-1043.
3. Hao S, Ji X, Zhong S, et al. Adv Electron Mater. 2020;6(4) , 1901335.
4. Sangwan VK, Lee HS, Bergeron H, et al. Nature. 2018;554(7693):500-504.
5.Wang S, Wang CY, Wang P, et al. Natl Sci Rev. 2021;8(2):nwaa172.
本文链接：
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/brx2.44
本文引用格式：
Song Hao, Yanfang Niu, Shancheng Han. Atomically bio-plausible neuron toward complex neuromorphic applications. Brain-X. 2023; 1:e44. https://doi.org/10.1002/brx2.44
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