生物感知系統具有高并行、高容錯、自適應和低功耗等獨特優點。采用神經形態器件實現生物感知功能的仿生,在腦機接口、智能感知、生物假體等領域具有重大應用前景。然而,傳統剛性神經形態晶體管很難實現彎曲變形以及和人體密切貼合,限制了神經形態器件應用范圍。所以,具有良好彎曲特性的柔性神經形態晶體管的研究成為了最近的研究重點。
據麥姆斯咨詢報道,近期,來自南京大學電子科學與工程學院的研究人員概述了多種柔性神經形態晶體管的研究進展,包括器件結構、工作原理和基本功能以及上述柔性神經形態晶體管在仿生感知領域中的應用,并對上述研究領域進行了總結和簡單展望,相關論文發表于《物理學報》期刊。
表1 不同類型柔性突觸晶體管比較
柔性電解質柵突觸晶體管
電解質柵晶體管(electrolyte-gate transistor,EGT)具有低工作電壓和與突觸、神經元類似的動力學行為等優點,在神經形態電子學中引起了極大的關注。有研究人員制備了以殼聚糖/氧化石墨烯復合薄膜為柵介質、銦鎵鋅氧(IGZO)為溝道的自支撐神經形態晶體管,在設計智能警報系統和人工眼睛方面具有較大的應用潛力。
(a)自支撐光電神經形態晶體管示意圖;(b)光刺激角膜傷害感受器示意圖;(c) IGZO晶體管中光學響應的能帶圖
柔性鐵電突觸晶體管
柔性鐵電場效應晶體管(ferroelectric fieldeffect transistor,FeFET)具有無損讀出、低功耗和高運行速度等優點,在非易失性存儲、人工突觸等領域得到廣泛應用。
有研究人員設計了基于自支撐鐵電有機神經形態晶體管(ferroelectric organic neuromorphic transistors,FONTs)的超薄人工突觸,該器件以P(VDF-TrFE)薄膜為柵介質、并五苯為溝道,總厚度只有500nm左右。通過簡單的干剝離和粘貼方法,制備的器件可以穩定地轉移到各種不平整的襯底上。另外,通過精確調節P(VDF-TrFE)的剩余極化,成功地模擬了EPSC、LTP、LTD、STDP等重要的突觸性能,并且FONTs在施加6000次突觸前脈沖依然能獲得穩定的LTP、LTD轉換,展現出在可穿戴智能電子領域的巨大應用潛力。
(a)以 P(VDF-TrFE) 薄膜為柵介質的自支撐有機神經形態晶體管的結構示意圖;(b)貼合在大腦形狀模型(上圖)和彎曲半徑為50μm的FONTs(下圖)照片
柔性浮柵突觸晶體管
浮柵場效應晶體管具有和傳統場效應晶體管相似的器件結構,區別在于浮柵場效應晶體管的柵介質中間夾了一層存儲功能層,稱之為“浮柵”。在編程過程中,當柵極電壓足夠大并且隧穿層足夠薄時,可以通過量子隧穿效應或熱發射將電荷注入到浮柵上。由于電荷阻擋層和隧穿層的存在,浮柵中的電荷可以被非易失的存儲,進而對溝道電導進行非易失性的調制。浮柵晶體管能夠對溝道電導進行調制并且長期保持的能力,可以用來有效地記錄突觸權重,因此成為最流行的突觸結構之一。
基于MoS2的光電雙調控的柔性人工異突觸示意圖
仿生感知應用
使用神經形態器件構建人工神經系統可以有力地推動腦機接口、智能感知、生物假體等領域的發展。而構建人工神經系統需要開發能夠實時感知外界刺激、對傳感信息進行處理和存儲,并做出反應的智能仿生感知系統。
研究人員報告了一種高集成密度、對光具有非凡靈敏度的32 × 32柔性傳感器陣列,光電傳感器同時充當光感受器和生物突觸,可以直接響應光刺激并進行預處理,碳納米管(carbon nanotubes,CNTs)和鈣鈦礦CsPbBr3(CPB)量子點(quantum dot,QD)組成的溝道在光生載流子的分離和傳輸中起關鍵作用,實現了高響應度(5.1 × 10?A/W)和超高比檢測率(2×101? Jones)。
(a)以CNTs/CsPbBr3-QDs為溝道的光電晶體管示意圖;(b)當觀察到陌生和熟悉的面孔時, 人類視覺系統印象的示意圖;(c)不同訓練脈沖數的訓練權重結果;(d)模擬人臉的學習過程
總體而言,目前對于柔性神經形態晶體管的研究仍然局限在單個器件或小規模陣列,開發大規模集成的類腦芯片來處理實際的人工智能任務仍然是個挑戰,這對器件的一致性、可靠性、可擴展性都提出了更高的要求。此外,由于生物神經網絡是一個高度復雜的三維網絡,因此,類腦芯片要實現類似生物神經網絡的復雜度,可能需要三維集成技術。具有良好可彎曲特性的柔性神經形態器件為未來智能感知、神經修復、軟機器人等領域的發展帶來了新的機遇。目前的仿生感知系統還處在比較原始的實驗室研究階段,還只能初步模擬生物對外界環境的傳感和響應過程,未來還需要進一步優化神經形態器件特性并尋找能夠實現多感知融合與集成的技術方案,從而實現超低功耗智能感知系統的實際應用。
論文鏈接:
http://dx.doi.org/10.7498/aps.71.20220308
審核編輯 :李倩
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原文標題:柔性神經形態晶體管及其仿生感知應用
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