西安电子科技大学ACS Nano：用于近零功耗人工仿生视网膜功能的可重构同质结光电晶体管

研究背景

在传统的图像感知处理芯片中，像素传感器阵列通常与图像处理模块分离。这种分离的处理系统极大地复杂化了图像数据的处理，导致了大量的时间延迟和系统功耗的增加。这些限制极大地阻碍了机器视觉应用的发展，如移动物体检测和面部识别。人工仿生视网膜系统的发展是实现高性能图像感知和处理的一个有前途的途径。通过模拟人类视网膜中不同神经元的分层生物结构，-能够同时进行图像感知和视觉信息预处理。此外，通过模拟人类视觉系统中存在的感受野，可以提取被检测对象的特征边缘参数并丢弃冗余的视觉数据，进一步加快后续处理器对数据信息的处理。因此，人工神经视网膜芯片是解决传统图像感知处理芯片所面临挑战的有效方法。近几十年来，人们提出了许多方法，将光电探测器和处理器集成到同一个像素中，以模拟视网膜的功能。2D材料在光信号感知和处理方面表现出优异的性能。不同2D材料叠加形成的范德华异质结器件可广泛应用于人工仿生视网膜系统的设计。在2D材料中，WSe₂因其优异的光电性能和双极特性而受到越来越多的关注。基于其双极特性，WSe₂无需额外的2D材料或掺杂便可以形成可重构的p-n结，，使器件能够表现出双向光响应。这将进一步推动WSe₂在低功耗高密度人工仿生视网膜系统中的器件集成和应用。      

成果介绍

有鉴于此，近日，西安电子科技大学朱樟明教授、王利明副教授团队提出了一种具有双层栅极电介质和不对称石墨烯插入结构的WSe₂光电晶体管。该光电晶体管通过控制栅极电压极性在沟道形成可重构的p⁺-p或n-p同质结，从而表现出双向自供电的光电流。同时，可以利用临时编程栅极电压产生存储在双层栅极电介质中的非易失性电子和空穴，代替栅极电压来调节沟道电荷。此外，光电流与临时编程栅极电压呈线性关系。该光电晶体管在没有栅极电压的情况下显示出>4个数量级的整流比，表明其具有在完全自供电模式下工作的显著能力，功耗接近于零。基于器件特性，本文成功模拟了视网膜感受野中感光层和双极细胞层的生物学功能。通过在芯片上集成三个可编程器件，可以实现感知野中物体运动方向的识别。此外，图像的边缘增强是通过改变编程栅极电压来独立调制传感器中每个像素的光响应来实现的。本研究将有助于促进未来人工仿生视网膜系统的发展。文章以“Reconfigurable Homojunction Phototransistor for Near-Zero Power Consumption Artificial Biomimetic Retina Function”为题发表在著名期刊ACS Nano上。

图文导读    

图1. 视网膜的结构和功能示意图。（a）生物视网膜内部细胞的层状组织。（b）OFF细胞（含AMPA）和ON细胞（含mGluR6）对光响应的工作机制和脉冲电位。（c）(i)视网膜中模拟感受野检测运动方向和（ii）神经微电路原理图及相应的脉冲电位。（d）(i)边缘锐化前的原始图像和（ii）使用模拟感受野进行边缘锐化后的图像。

脊椎动物的视网膜包括50多种相互连接的细胞类型，它们共同形成了一个复杂的网络结构。视网膜中的细胞呈层状组织，包括感光层、双极细胞层和神经节细胞层（图1a）。这种多层结构使视网膜能够感知和处理光信号。在感光层，视锥细胞和视杆细胞将光信号转换为电信号。双极细胞的初始信号处理加速了大脑的视觉感知。根据双极细胞的反应极性不同，可分为ON细胞和OFF细胞。两种类型的双极细胞携带不同的谷氨酸受体。ON细胞在其膜上具有代谢性谷氨酸受体（即mGluR6），该受体在谷氨酸存在时关闭离子通道，在谷氨酸不存在时打开离子通道。相比之下，OFF细胞在其膜上具有离子性谷氨酸受体（即AMPA），其行为与mGluR6受体相反。在光刺激下，感光细胞抑制谷氨酸的释放。因此，在有光的情况下，ON细胞的离子通道被关闭开启，导致去极化，如膜电位的增加所示（图1b）。相反，OFF细胞表现出相反的行为，这是由于嗜离子性谷氨酸受体的作用。因此，OFF细胞的膜电位降低。视网膜的感受野由ON和OFF双极细胞组成。OFF中心感受野如图1c-i所示，其中符号“+”和“-”分别代表信号增强（ON细胞）和抑制（OFF细胞）。当中枢或外周是唯一的刺激源时，感受野产生明显的“+”和“-”电信号。这使得感受野能够协助视网膜初步处理视觉信息，特别是运动方向。当一个物体从感受野上方落到感受野下方时，它会穿过感受野的边缘、中心和相对边缘（图1c-i）。因此，ON和OFF细胞依次响应，相应的脉冲信号被反向传输，如图1c-ii所示。这使得基于感受野的时间反应实现对不同运动方向的简单区分成为可能。感受野的空间响应可以用双高斯模型来近似。感受野的中心半径较小，高斯函数的峰值较大，方差较小。相比之下，感受野的边缘半径较大，高斯函数的峰值较小，方差较大。内高斯函数和外高斯函数是对立的，因此当整个感受野受到刺激时，感受野的输出是两个高斯函数之间的差。由于这一特性，感受野对锐化边缘非常有利。图1d-i和ii分别为原始图像和边缘锐化后的图像。边缘锐化后的图像更有效地揭示了物体的轮廓和细节特征，有助于提高物体识别的准确性。             

图2. 器件结构和材料表征。（a&b）具有不对称vdWs堆叠的WSe₂光电晶体管的示意图和光学显微镜图像。（c）BMLG上WSe₂、hBN和MLG层的横截面TEM图像。（d）MLG、hBN、WSe₂和SiO₂层的能谱成像。

为了模拟视网膜中光感受器和双极细胞的功能，本文制作了一个具有非易失性存储和自供电特性的可重构WSe₂ p-n光电晶体管。与传统的硅视网膜和用异质结制造的复杂视网膜结构相比，本文的器件集成了光感受器和双极细胞的功能，具有更高的集成密度和更低的能耗。WSe₂光电晶体管的示意图和光学显微镜图像分别如图2a和b所示。为了屏蔽WSe₂沟道上的栅极电场，采用了多层石墨烯（MLG）。利用hBN-SiO₂界面实现空穴和电子的俘获和非易失性存储。通过TEM分析了2D材料层间的接触和分布，如图2c和d所示。WSe₂、hBN和底部MLG的厚度分别为27~30 nm、18~20 nm和8~10 nm。观察到WSe₂层保留了原子级锐利且干净的界面。此外，在WSe₂-hBN界面之间形成了原子级平坦且干净的vdWs间隙。各层材料界面处的EDS成像如图1d所示，表明vdWs界面清晰干净，界面无互扩散或氧化。             

图3. 器件的电学特性。（a&b）光电晶体管在V_g≥0 V和V_g≤0 V时的输出曲线。（c&d）在施加V_pg>0 V和V_pg<0 V后1~72 h器件的输出特性。         

当栅极电压从5 V增加到25 V时，在±1 V偏置范围内器件的输出特性如图3a所示。随着正栅极电压增加，器件的整流比从2个数量级增加到3个数量级。这清楚而明确地说明了可重构的p-n结特性。去除栅极电压后，源-漏电流随偏置电压的变化表明反向整流比>4个数量级。在1、24、72 h后测试器件的输出电流特性（图3c）。在施加单个25 V栅极电压脉冲后，该器件在1000 s的时间内表现出稳定的整流比。这表明该器件的存储效应可与铌酸锂等铁电衬底相媲美。为了进一步证明器件存储效应，观察到该器件在施加25 V栅极电压脉冲10⁵ s后保持约3个数量级的整流比。对器件施加-15 V的栅极电压后，器件恢复到初始状态。同样地，在初始状态下，栅极电压范围从-5到-25 V加到器件上。如图3b所示，可重构p-n结的整流比显著增加，达4-5个数量级。去除栅极电压后，该器件显示出~2个数量级的反向整流比。如图3d所示，72 h后整流比降低了大约半个数量级。总之，可重构的p-n结具有优异的二极管特性。             

图4. 器件的光电表征。（a&b）V_g=-25 V和V_g=25 V时，在黑暗和532 nm光照下光电晶体管的输出曲线。（c&d）当V_g<0 V和V_g>0 V时，光电晶体管在532 nm光照下的曲线。（e）V_g=25和-25 V时I_ph随P_eff的变化曲线。（f）相同光照条件下计算的响应率与V_pg曲线。  

器件无栅极电压的工作模式有效降低了功耗。然而，在源极和漏极之间施加偏置电压仍然会导致显著的功耗。为了进一步降低器件的功耗，尝试在自供电模式下运行器件。最初，在器件上施加25 V的编程栅极电压。去除栅极电压后，测试了器件在532 nm不同有效光强度下的I_ds-V_ds特性。如图4a所示，在30.9 nW的有效光强度下，器件在零偏置电压下的短路电流大于-5 nA。自供电时开路电压>0.25 V。类似地，在器件上施加-25 V的编程栅极电压。如图4b所示，该器件在零偏置电压下的短路电流>7 nA，开路电压>0.2 V。利用自供电短路电流确定了光电晶体管的最大光增益为1.92。为了方便地利用光功率表示图像中像素的灰度值，建立了光强度与自供电光电流之间的线性关系。因此，在施加-25和+25 V栅极电压后，在零偏置电压下提取器件的短路光电流。自供电模式下光电流与有效入射光功率的关系如图4e所示。施加正和负栅极电压后，器件的光电流与有效入射光功率呈线性关系。光强度与光电流在线性坐标下的良好线性映射保证了高质量图像信息的采集。此外，本文在固定光强度下分别测试了施加正和负V_pg后自供电光电流的变化情况，如图4c和d所示。对不同栅极编程电压后提取的光电流数据进行拟合后，结果如图4f所示。值得注意的是，在大约15 V的范围内，光响应与V_pg保持良好的线性关系。这一特性使得卷积核可以根据不同的卷积算法进行调整，并允许在卷积神经网络（CNNs）的训练过程中实时更新卷积核。             

图5. 自供电光电晶体管的工作机制。（a&b）正和负栅极偏置下光电晶体管的示意图。（c&d）光电晶体管在施加正栅极和负栅极编程电压后的横截面示意图。（e&f）对应的能带图。（g）V_d=0 V时532 nm激光照射下的扫描光电流成像。         

可重构p-n结器件中的整流和自供电现象可以理解为：如图5a所示，当对衬底施加正栅极电压时，源端TMLG和BMLG（图2a）连接并接地，有效地屏蔽了I区免受栅极电压的影响。因此，I区保留了原有的弱p型特征。然而，在正栅极电压下，包含WSe₂的区域II中的费米能级升高，导致形成n型沟道。这导致在源极和漏极之间形成p-n结。当在漏极施加-1至+1 V的偏置电压时，I_ds相对于V_ds表现出反向整流行为。此外，随着栅极电压增加，WSe₂的II区电子浓度增加，导致更明显的反向整流特性。同样，如图5b所示，当对衬底施加负栅极电压时，由于BMLG的屏蔽作用，I区沟道保持不变。然而，在负栅极电压下，区域II中的费米能级升高降低，使沟道成为一个鲁棒的p型（p⁺）区域。这个过程导致在源极和漏极之间形成一个p-p⁺结。该器件具有正向整流特性，整流比随着负栅极电压绝对值增大而增大。当施加足够大的正栅极电压时，II区沟道中的一部分电子穿过hBN势垒进入hBN-SiO₂界面，如图5a所示。随后，当栅极电压被移除时，这些电子在hBN-SiO₂界面上的存在诱导了在II区WSe₂沟道中产生额外的空穴，如图5c所示。因此，区域II中的WSe₂的费米能级向下移动，将沟道转变为p⁺态。这种行为类似于连续向栅极施加负栅极电压时所观察到的情况，如图5b所示。同样，当对器件施加足够大的负栅极电压时，II区空穴穿过hBN势垒进入hBN/SiO₂界面，如图5b所示。因此，WSe₂在II区的费米能级升高，表现出n型特征。如图5d所示，区域I和II中的WSe₂层形成p-n结。这一发现与连续向栅极施加正电压时的观察结果一致。栅极偏置对位于BMLG片上的WSe₂沟道电位和能带的影响可以忽略不计。相反，在WSe₂沟道其他部分的电位和能带表现出明显的栅极偏置依赖性。hBN-SiO₂界面的非易失性电荷存储导致I区和II区WSe₂层之间形成p-n和p-p⁺结。如图5f所示，当在I区和II区之间形成p-n结时，在532 nm光照射下产生的电子和空穴被内建电场（III区）分别引导到II区（漏极）和I区（源极），从而在漏极处检测到正光电流。同样，当在I区和II区之间形成p-p⁺结时，在内建电场的影响下（在III区），光生电子和空穴分别在源和漏极处收集（图5e）。漏极收集空穴，从而产生负光电流。在自供电工作期间，施加-25 V的编程栅极电压脉冲后，器件在532 nm波长处的光电流图如图5g所示。光电流成像显示，在图5f中的III区域对应一个强烈的光响应，表明形成了内建电场并产生了自供电光电流。器件在无源模式下的工作大大降低了器件的功耗，为低功耗视觉神经网络的发展奠定了基础。    

图6. 用于确定物体运动方向的感受野模拟。（a）(i)视网膜中通过模拟感受野检测运动方向以及（ii）神经微电路的示意图及相应的脉冲电位。（b）器件实际分布和连接示意图。（c-f）V_d=0 V时当光斑从下、上、左、右穿过电路时的I-t曲线。         

为了在仿生视网膜的感受野中实现对运动信息的感知（图6a），本文设计了一个电路，如图6b所示。由于三个相同的器件是在同一衬底上制造的，因此可以使用单个栅极电压同时控制所有三个器件。首先，在栅极电极上施加-25 V的编程栅极电压，在hBN-SiO₂界面上俘获和存储电子。三个器件之间的互连和分布示意图如图6b所示。三个器件并联，器件II的源极和漏极分别反向连接到器件I和III上。此配置确保从器件II测量的自供电电流与器件I和III的自供电电流相反。构建了模拟视网膜边缘运动响应的检测电路后，测试了该电路对上、下、左、右四个方向运动的检测能力。利用扫描镜控制光的方向，模拟光在仿生视网膜前的运动。该器件通过分别产生响应于光的正和负光电流，有效地实现了光感受器和双极细胞层的功能（图1a）。当光从电路的底部移动到顶部时，器件I最初被照亮并产生一个正的自供电光电流（图6c）。当光经过器件I并到达器件I和器件II之间的区域时，没有器件产生光响应，从而恢复初始的零电流状态。当光线继续向上移动并到达器件II的位置时，器件II产生负的自供电光电流。相反，当光从电路的顶部移动到底部时，它从器件II扫描到器件I。如图6d所示，探测器阵列输出一个负脉冲，然后是一个正脉冲。这两个脉冲的交替极性可以快速确定物体运动的大致方向。当光线从电路的左边移动到右边时，它首先扫描器件III。由于在器件III之后没有其他自供电器件，所以最初出现一个正电流脉冲峰值，随后没有电流脉冲（图6e）。同样，当光从电路的右侧移动到左侧时，在到达器件III之前，电路中没有产生光电流。因此，电流与时间的关系如图6f所示。通过在同一时间段内产生自供电电流脉冲峰值，实现了从左到右的物体运动检测。这种方法成功地模拟了图1c中描述的功能，其中接受野中由ON和OFF细胞产生的正脉冲和负脉冲之间的时间差用于确定物体运动的方向。        

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图7. 可重构仿生视网膜感受野视觉传感器。（a-c）图像的边缘增强是通过改变编程栅极电压来独立调制传感器中每个像素的光响应来实现的。             

最后，由于自供电电流的方向可以使用可编程的栅极电压来调制，本文设计了一个可重构的视网膜启发视觉处理器，它在自供电模式下工作。利用视觉传感器显示曝光不足或曝光过度引起的边缘隐藏信息，增强了图像的对比度。我们利用视网膜启发的视觉处理器对旅游灰度图像执行不同类型的边缘锐化。如图7所示，该设备使用三个卷积核实现了对图像的集成感知和处理。通过对3×3卷积核中的相应器件施加17.5和-25 V的编程栅极电压（图7a），实现了拉普拉斯边缘锐化卷积核的模拟仿真。同样，通过对器件施加25和-17.5 V的编程栅极电压，使用Prewitt算子实现Y（图7b）和X（图7c）方向图像的锐化处理。对比实验图像和模拟图像（图7a-c）可以看出，这些函数有效地再现了模拟结果中显示的图像特征。这表明本文的器件可以成功地模拟仿生视网膜中感受野的锐化效果。

总结与展望

本文开发了可重构的WSe₂光电二极管，其最大开关比为~5个数量级。BMLG的静态屏蔽和界面处的电荷存储效应使光电二极管传感器在不同极性编程栅极电压下表现出有趣的自供电双向光响应，实现了光感受器和双极细胞功能的集成仿真。这可以减少神经网络中使用的器件数量，并增强集成。在此基础上，本文成功地利用光电二极管模拟了视觉神经网络中感受野对物体运动方向的识别和对图像边缘的增强。此外，在无源模式下工作的自供电装置有效地降低了神经网络的能耗。该研究为未来人工视网膜系统的光电探测器的设计提供了一个很好的候选，并且是向低功耗和感知计算集成迈出的一步。    

文献信息

Reconfigurable Homojunction Phototransistor for Near-Zero Power Consumption Artificial Biomimetic Retina Function

（ACS Nano, 2024, DOI:10.1021/acsnano.4c10619）

文献链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.4c10619    

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