同济大学Adv. Funct. Mater.:基于晶体管的人工突触器件最新研究进展

tt 5年前 (2019-08-19) 9061浏览

【引言】

使用电子器件模拟生物突触功能是近几年来再次兴起的一个研究领域。它被广泛认为是硬件构建类脑计算机和人工智能系统的第一步。到目前为止，科学家已经构建了不同类型的电子器件来模拟生物突触功能。其中，基于晶体管的人工突触器件具有稳定性好，测试参数相对可控，操作机制清晰，可由多种材料构成的优点。另外，它们可以执行并发学习，其可以在不中断信号传输过程的情况下执行突触权重更新。不仅如此，在单个基于晶体管的人工神经突触器件中还可以实现电光信号的协同调控，这为开发具有更少神经元的健壮神经元网络提供可能性。基于晶体管的人工突触的这些优异特征使其比其他类型的器件更适合用于模拟生物突触功能。然而，基于晶体管的人工神经突触的发展仍处于早期阶段。

【成果简介】

论文回顾和讨论了基于晶体管的人工神经突触的最新进展。作者首先简要介绍生物突触和突触的可塑性。然后，回顾和讨论了突触晶体管的工作原理和主要进展，包括浮栅突触晶体管、铁电门突触晶体管、电解质门突触晶体管和光电突触晶体管。最后，作者对整个文章进行了总结，然后讨论了现在所面临的挑战，以便对未来的研究有所启发。该成果以题为“Recent Advances in Transistor-Based Artificial Synapses”发表在Adv. Funct. Mater.上。同济大学材料科学与工程学院博士研究生代世磊为该论文的第一作者。

【图文导读】

Figure 1.突触的示意图，其由突触前膜，突触间隙和突触后膜组成

Figure 2. 薄膜Au浮栅突触晶体管

（a）基于半导体CNT的随机矩阵的柔性突触晶体管的示意图和显微镜图像

（b）case1：V_LTP和V_LTD的幅度大于其他情况 (case 2 和 case 3)；因此，NL是最高的, ΔG是最大的

（c）case 2: V_LTP和V_LTD的幅度小于case 1；因此，NL和ΔG较低

（d）case 3: 使用没有Au浮栅的CNT晶体管用于突触晶体管，由于电荷存储空间有限，NL和ΔG比其他情况小得多

Figure 3. C₆₀浮栅突触晶体管

（a）C₆₀浮栅突触晶体管的示意图（左）和横截面侧视图SEM（右）

（b）通过施加重复的正和负栅极脉冲进行重复的沟道电导调制。在（c）写入和（d）擦除条件下，由一系列栅极脉冲产生的EPSC

Figure 4. Au纳米颗粒浮栅突触晶体管

（a）Au纳米颗粒突触晶体管的器件结构

（b）Au纳米颗粒突触晶体管的促进和抑制行为

（c）Au纳米颗粒的放电时间常数随沟道长度和纳米颗粒尺寸而变化

Figure 5.基于氧化物铁电材料的铁电门突触晶体管

（a）具有向上和向下极化的铁电门突触晶体管的示意图。（b）在施加具有不同脉冲幅度和宽度的栅极电压之后，铁电栅极突触晶体管的电流。（c）基于Hf_0.5Zr_0.5O₂铁电材料的铁电门突触晶体管结构及其工作原理。（d）脉冲方案1：具有相同脉冲宽度及幅度。（e）脉冲方案2：具有逐渐增加的脉冲宽度。（f）脉冲方案3：具有增加的脉冲幅度。

Figure 6. 自支撑P（VDF-TrFE）膜作为介电层的超薄适形铁电门突触晶体管