【虚拟专辑】神经形态材料与器件(202409)

氧化物神经元器件及其神经网络应用

李宗晓, 胡令祥, 王敬蕊, 诸葛飞

无机材料学报    2024, 39 (4): 345-358.

目前, 人工智能在人类社会发挥着越来越重要的作用, 以深度学习为代表的人工智能算法对硬件算力的要求也越来越高。然而随着摩尔定律逼近极限, 传统冯·诺依曼计算架构越来越难以满足硬件算力提升的迫切需求。受人脑启发的新型神经形态计算采用数据处理与存储一体架构, 有望为开发低能耗、高算力的新型人工智能技术提供重要的硬件基础。人工神经元和人工突触作为神经形态计算系统的核心组成部分, 是当前研究的前沿和热点。本文聚焦氧化物人工神经元, 从神经元数学模型出发, 重点介绍了基于氧化物电子器件的霍奇金-赫胥黎神经元、泄漏-累积-发射神经元和振荡神经元的最新研究进展, 系统分析了器件结构、工作机制对神经元功能模拟的影响规律。进一步, 根据不同尖峰发射动态行为, 阐述了基于氧化物神经元硬件的脉冲神经网络和振荡神经网络的研究进展。最后, 讨论了氧化物神经元在器件、阵列、神经网络等层面面临的挑战, 并展望了其在神经形态计算等领域的发展前景。

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面向类脑计算的氧化物忆阻器

诸葛霞, 朱仁祥, 王建民, 王敬蕊, 诸葛飞

无机材料学报    2023, 38 (10): 1149-1162.

类脑神经形态计算通过电子或光子器件集成来模拟人脑结构和功能。人工突触是类脑系统中数量最多的计算单元。忆阻器可模拟突触功能, 并具有优异的尺寸缩放性和低能耗, 是实现人工突触的理想元器件。利用欧姆定律和基尔霍夫定律, 忆阻器交叉阵列可执行并行的原位乘累加运算, 从而大幅提升类脑系统处理模拟信号的速度。氧化物制备容易, 和CMOS工艺兼容性强, 是使用最广泛的忆阻器材料。本文梳理了氧化物忆阻器的研究进展, 分别讨论了电控、光电混合调控和全光控忆阻器, 主要聚焦阻变机理、器件结构和性能。电控忆阻器工作一般会产生微结构变化和焦耳热, 将严重影响器件稳定性, 改进器件结构和材料成分可有效改善器件性能。利用光信号调控忆阻器电导, 不仅能降低能耗, 而且可避免产生微结构变化和焦耳热, 从而有望解决稳定性难题。此外, 光控忆阻器能直接感受光刺激, 单器件即可实现感/存/算功能, 可用于研发新型视觉传感器。因此, 全光控忆阻器的实现为忆阻器的研究和应用打开了一扇新窗口。

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卤化物钙钛矿光电阻变机理研究进展

郭华军, 安帅领, 孟婕, 任书霞, 王文文, 梁子尚, 宋佳钰, 陈恒彬, 苏航, 赵晋津

无机材料学报    2023, 38 (9): 1005-1016. 

阻变器作为一种基于可逆、非易失、阻态突变的信息存储和处理器件, 是解决传统存储器的内在物理限制和冯·诺依曼架构瓶颈问题的核心电子元器件之一, 受到了广泛关注。卤化物钙钛矿具有快速的载流子迁移特性和优异的光电转换性能, 作为阻变功能层赋予光电阻变存储器优异的阻变性能。因此, 近年来卤化物钙钛矿基阻变器的存储和计算应用研究发展迅速。然而, 目前对于卤化物钙钛矿的光电阻变机理尚未形成统一认识。基于此, 本文分析了卤化物钙钛矿阻变存储器的工作机理, 对比分析了卤化物钙钛矿基光电阻变器导电细丝和能级匹配调控特性, 总结了其各种机理的制约因素, 揭示了导电细丝在光场和电场作用下重复形成和断裂, 以及阻变器中卤化物钙钛矿功能层和其他功能层之间肖特基势垒改变, 主导卤化物钙钛矿光电阻变器的开关比、阈值(Set/Reset)电压和阻变器性能稳定性, 并进一步展望卤化物钙钛矿基光电阻变器在新型人工智能仿生突触、存内运算、机器视觉的应用。

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氧化物双介质层忆阻器的设计及应用

游钧淇, 李策, 杨栋梁, 孙林锋

无机材料学报    2023, 38 (4): 387-398. 

忆阻器可以在单一器件上实现存储和计算功能, 成为打破冯·诺依曼瓶颈的核心电子元器件之一。它凭借独特的易失性/非易失性电阻特性, 可以很好地模拟大脑活动中的突触/神经元的功能。此外, 基于金属氧化物的忆阻器与传统的互补金属氧化物半导体(CMOS)工艺兼容, 受到了广泛关注。近年来, 研究提出了多种基于单介质层结构的金属氧化物忆阻器, 但仍然存在高低阻态不稳定、开关电压波动大和循环耐久性差等问题。在此基础上, 研究人员通过在金属氧化物忆阻器中引入双介质层成功优化了忆阻器的性能。本文首先详细介绍了氧化物双介质层忆阻器的优势, 阐述了氧化物双介质层忆阻器的阻变机理和设计思路, 并进一步介绍了氧化物双介质层忆阻器在神经形态计算中的应用。本文将为设计更高性能的氧化物双介质层忆阻器起到一定的启示作用。

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神经形态器件及其类脑计算应用

万青

无机材料学报    2023, 38 (4): 365-366.

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柔性神经形态晶体管研究进展

杨洋, 崔航源, 祝影, 万昌锦, 万青

无机材料学报    2023, 38 (4): 367-377.

近年来, 受人脑独特工作模式的启发, 利用人工神经形态器件模拟突触和神经元的感知与计算功能吸引了广泛关注。到目前为止, 已经有很多关于神经形态晶体管的报道, 但绝大多数器件是在刚性衬底上加工的。柔性神经形态晶体管不仅可以同时实现信号传输和训练学习, 对多路信号进行非线性的时空整合与协同调控, 而且能密切贴合柔软的人体皮肤, 承受器官和组织的高生理应变。更重要的是, 柔性神经形态晶体管具有可设计的灵活性和优异的生物兼容性, 在检测生物环境中生理相关时间尺度的低幅信号方面具备独特的优势和应用潜力。柔性神经形态晶体管已经广泛应用于电子皮肤、人工视觉系统、智能可穿戴系统等领域。目前, 研制低功耗、高密度集成的柔性神经形态晶体管是研究的首要任务之一。本文综述了基于不同柔性衬底的神经形态晶体管的研究进展, 并展望了柔性神经形态晶体管的未来应用前景，这将为未来柔性神经晶体管的研制以及智能计算和感知应用提供比较详实的参考。

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光电人工突触研究进展

杜剑宇, 葛琛

无机材料学报    2023, 38 (4): 378-386.

传统的人工视觉系统基于冯•诺依曼架构, 其视觉采集单元、处理单元和存储单元分离, 因而冗余数据在各个单元之间传递会造成高延迟和能耗。为了解决这一问题, 新一代神经形态视觉系统应用而生, 其具有感知、存储、计算一体化的架构, 既可以减少数据传递, 又可以提高数据处理效率。作为神经形态视觉系统的硬件实现基础, 光电人工突触器件近年来得到广泛研究。光电人工突触器件将光敏元件与突触器件的功能相结合, 为实现低延迟、高能效和高可靠性的神经形态视觉系统提供了新的可能。虽然光电人工突触材料千差万别, 但其工作机理主要包括氧空位的电离和解离、光生载流子的捕获和释放、光致相变以及光与铁电复杂相互作用等。本文从工作机理的角度, 介绍了光电人工突触器件的最新研究进展, 并分析了不同工作机理的优点及其面临的挑战。最后, 概述了未来光电人工突触的应用前景和发展方向。

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基于氧化物基电解质栅控晶体管突触的关联学习

方仁瑞, 任宽, 郭泽钰, 徐晗, 张握瑜, 王菲, 张培文, 李悦, 尚大山

无机材料学报    2023, 38 (4): 399-405.

电解质栅控晶体管(Electrolyte-gated transistors, EGTs)的沟道电导连续可调特性使其在构建神经形态计算系统中具有巨大应用潜力。本工作以非晶态Nb2O5作为沟道材料, LixSiO2作为栅电解质材料, 制备了一种具备低沟道电导(~120 nS)的EGT器件。该器件利用Li+嵌入/脱出Nb2O5晶格导致的沟道电导连续可逆变化, 模拟了神经突触的短程可塑性(Short-term plasticity, STP)、长程可塑性(Long-term plasticity, LTP)以及STP向LTP的转变等功能。基于这种EGT突触特性, 本工作设计了关联学习电路, 实现了突触权重的负反馈调节, 并模拟了“巴普洛夫的狗”经典条件反射行为。这些结果展现出EGT作为神经突触器件的巨大潜力, 为实现神经形态计算硬件提供了器件参考。

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等离子体处理对突触晶体管长程塑性的影响

邱海洋, 苗广潭, 李辉, 栾奇, 刘国侠, 单福凯

无机材料学报    2023, 38 (4): 406-412.

作为神经形态计算系统的基本组成单元, 人工突触器件在高性能并行计算、人工智能和自适应学习方面具有巨大的应用潜力。其中, 电解质栅突触晶体管(Electrolyte-gated synaptic transistors, EGSTs)以其沟道电导的可控性成为下一代神经形态器件被广泛研究的对象, 并用来模拟神经突触功能。EGSTs因双电层的快速自放电效应, 导致其存在长程塑性持续时间较短和沟道电导不易调控等问题。本研究采用水诱导的In2O3薄膜作为沟道材料, 以壳聚糖作为栅电解质材料, 制备了基于In2O3的EGSTs, 并对器件沟道层进行了氧等离子体处理。研究发现, 利用氧等离子体中的活性氧自由基在沟道层表面产生陷阱态, 使更多氢离子在电解质/沟道界面处被俘获, 器件性能表现为回滞窗口增大, 对EGSTs器件的长程塑性实现调控。基于双电层的静电耦合效应和电化学掺杂效应, 本研究利用EGSTs器件模拟了神经突触的兴奋性突触后电流(EPSC)、双脉冲易化(PPF)、短程塑性(STP)和长程塑性(LTP)等突触行为。同时, 基于该器件的EGSTs增强/抑制特性, 采用三层人工神经网络进行手写数字识别, 经过仿真训练后, 发现该器件可训练出较高的识别率(94.7%)。这些研究结果揭示: 表面等离子体处理是影响器件性能的一项关键技术, 并证明了该技术对调节EGSTs神经形态器件的突触功能具有较大的应用潜力。

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本征可拉伸阈值型忆阻器及其神经元仿生特性

田雨, 朱小健, 孙翠, 叶晓羽, 刘慧媛, 李润伟

无机材料学报    2023, 38 (4): 413-420.

研制具有生物神经元信息功能的柔性电子器件对于发展智能穿戴技术具有重要意义。传统阈值型忆阻器可模仿神经元信息整合功能, 但因缺乏本征柔韧性, 难以满足应用需求。本工作制备了一种基于本征可拉伸阈值型忆阻器的柔性人工神经元, 它由银纳米线-聚氨酯复合介质薄膜和液态金属电极构成。在外加电压下, 器件呈现良好的阈值电阻转变特性, 这归因于银纳米线间形成非连续银导电细丝的动态通断。该器件可模仿生物神经元的信息整合-发放及脉冲强度和脉冲间隔调制的尖峰放电功能。在20%拉伸应变下, 器件工作参数基本保持稳定, 性能未发生明显退化。本工作为发展可拉伸柔性人工神经元及下一代智能穿戴设备提供重要材料和技术参考。

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明胶/羧化壳聚糖栅控氧化物神经形态晶体管

陈鑫力, 李岩, 王伟胜, 石智文, 竺立强

无机材料学报    2023, 38 (4): 421-428.

模仿大脑感知信息处理方式对于仿生智能感知系统的设计具有重要意义, 而采用具有生物相容性和生物可降解特性的功能材料构建环境友好型神经形态器件是突触电子学研究的重要内容。本研究采用明胶/羧化壳聚糖(GEL/C-CS)复合电解质薄膜作为栅介质制作氧化物神经形态晶体管, 模仿了不同湿度下的突触响应行为, 包括兴奋性突触后电流和双脉冲易化。基于不同刺激数量下的突触塑性行为, 提出了一种触觉对物体识别程度的量化处理方式。进一步搭建人工神经网络, 实现了对MNIST手写数字的识别, 识别精度达90%以上。这种GEL/C-CS栅控神经形态器件对仿生智能感知和脑启发神经形态系统的设计具有一定的参考价值。

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离子氧化物晶体管阵列多级痛觉敏化仿生研究

李彦冉, 谢叮咚, 蒋杰

无机材料学报    2023, 38 (4): 429-436.

多级痛觉感知对于生物避免外界伤害刺激具有十分重要的意义。本工作以海藻酸钠生物聚合物作为离子耦合栅介质, 成功制备了5×5无结痛觉感知晶体管阵列。该器件能够在低电压下(2 V)正常工作, 且具有较大的电流开关比(>104)以及开态电流(>10 μA)。这种器件不仅能模拟突触的重要功能, 如兴奋性突触后电流、双脉冲易化、动态滤波等, 而且还成功模拟了痛觉神经网络的多级空间感知敏化特性。构建该网络系统为下一代神经形态类脑系统应用提供了新的途径。

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基于Al₂O_3/Chitosan叠层栅介质的双栅IGZO神经形态晶体管

王靖瑜, 万昌锦, 万青

无机材料学报    2023, 38 (4): 445-451.

基于铟镓锌氧(IGZO)的双电层(EDL)晶体管以低加工温度、良好的一致性以及丰富的离子动力学等优势, 在神经形态感知和计算系统中具有极大的潜在应用前景。然而, 双电层IGZO晶体管的高漏电(>10 nA)导致的高能耗以及异常电流尖峰/毛刺一直是相关神经形态计算发展的主要障碍之一。本研究提出了一种具有Al2O3/壳聚糖(Chitosan)叠层栅介质的新型IGZO神经形态晶体管。与单层壳聚糖栅介质晶体管相比, 引入Al2O3叠层的器件具有78.3 mV/decade的低亚阈值摆幅, 在1.8 V电压下1.3 nA的低漏电流(降低约98%), 3.73 V的大滞回窗口(提升3.4倍)以及0.86 nA的低兴奋性突触后电流(降低约97%), 单脉冲(0.5 V, 20 ms)功耗仅为1.7 pJ(降低约96%)。此外, 研究还基于双栅EDL协同调控实现了尖峰突触功能的模拟和沟道电流的有效调制, 并有效规避突触塑性模拟中高漏电导致的非正常电流尖峰/毛刺。上述结果表明, 堆叠高k栅介质可以有效改善神经形态器件的漏电、功耗和性能, 为进一步开发超低功耗神经形态感知和计算系统提供了新的思路。

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氧化铁忆阻器中缺陷态诱导的模拟型阻变及突触双脉冲易化特性

王彤宇, 冉皓丰, 周广东

无机材料学报    2023, 38 (4): 437-444.

模拟型阻变突触特性能够为神经形态计算提供高的计算精度并避免计算过程中带来的电导卡滞、跃变以及失效等问题。模拟生物突触在刺激脉冲下的行为, 能够更好地揭示电子器件的仿生特性机理并为高性能神经形态计算提供支撑。突触双脉冲易化是生物突触的重要特性, 反映了在外界刺激作用下的易化和适应性过程, 对揭示神经元的工作机制至关重要。为了构建突触双脉冲易化的模拟型忆阻器件, 本研究通过器件的能带结构设计及氧空位缺陷态的调控, 利用射频磁控溅射法制备了一种结构为Ag/FeOx/ITO的忆阻器。电学测试结果表明, 该器件具有优异的渐进递增的非线性阻变特性, 即模拟型阻变特性。在I-V循环扫描3000次范围内, 这种器件均表现出模拟型阻变特性, 可提供稳定的、可分离的16个电导状态, 且在104 s内维持良好, 说明这些电导状态是非易失性的, 这主要归功于电子在氧空位缺陷态中的捕获与去捕获以及在势垒间隧穿行为。但是, 在低电场强度情况下, 捕获的热电子有可能会跃迁出浅陷阱能级, 而呈现出易失性。根据这种器件的易失性和非易失性共存特性, 通过调制电压脉冲宽度、幅度, 器件能够表现出很好的突触双脉冲易化特性, 显示出该类型器件在神经形态计算中的潜力和优势。

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高均一性二维碲化钼忆阻器阵列及其神经形态计算应用

何慧凯, 杨蕊, 夏剑, 王廷泽, 董德泉, 缪向水

无机材料学报    2022, 37 (7): 795-801.

二维过渡金属硫化合物是构建纳米电子器件的理想材料, 基于该材料体系开发用于信息存储和神经形态计算的忆阻器, 受到了学术界的广泛关注。受制于低成品率和低均一性问题, 二维过渡金属硫化合物忆阻器阵列鲜见报道。本研究采用化学气相沉积得到厘米级二维碲化钼薄膜, 并通过湿法转移和剥离工艺制备得到碲化钼忆阻器件。该碲化钼器件表现出优异的保持性(保持时间>500 s)、快速的阻变(SET时间~60 ns, RESET时间~280 ns)和较好的循环寿命(阻变2000圈后仍可正常工作)。该器件具有高成品率(96%)、低阻变循环间差异性(SET过程为6.6%, RESET过程为5.2%)和低器件间差异性(SET过程为19.9%, RESET过程为15.6%)。本工作成功制备出基于MoTe2的3×3忆阻器阵列。在此基础上, 将研制的MoTe2器件用于手写体识别, 实现了91.3%的识别率。最后, 通过对MoTe2器件高低阻态的电子输运机制进行拟合分析, 揭示了该器件阻变源于类金属导电细丝的通断过程。本项工作表明大尺寸二维过渡金属硫化合物在未来神经形态计算中具有巨大的应用潜力。

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