ZnO全光控忆阻器及其类突触行为

本研究基于ZnO制备了一种全光控忆阻器,短波光照射可增大器件电导,长波光则可降低电导,并且电导态可以长时间保持.因此,通过改变施加光信号的波长,可实现忆阻器电导的可逆调控.基于以上特性,该器件可以模拟突触基本功能,包括长程增强与长程抑制、光功率密度依赖可塑性、频率依赖可塑性以及学习-遗忘-再学习的经验学习行为.与电相比...     

CuS/ZnS/ITO透明忆阻器的制备及其突触性能

忆阻器突触可用于构建神经形态系统,进行类脑计算,而透明突触器件则有利于光电协同调控.本研究首次采用CuS薄膜作为电极,构筑了CuS/ZnS/ITO透明忆阻器,器件表现出稳定的忆阻性能与良好的均一性,在可见光范围内透过率高达82％.通过与Cu制电极的器件比较,采用CuS制电极可以抑制Cu离子向ZnS介质层中大量迁移,有利...     

氧化物双介质层忆阻器的设计及应用

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。     

多阻态铁电HLO忆阻器及其在联想学习电路和人脸识别中的实现（英文）

随着摩尔定律接近物理极限,传统的冯诺依曼架构面临挑战.忆阻器在多层存储、神经形态系统和模拟电路中的应用具有克服冯诺依曼架构瓶颈的潜力.在这里,我们在硅衬底上生长了Pd/La:HfO₂(HLO)/La_2/3Sr_1/3MnO₃高性能忆阻器,其有利于与互补式氧化物半导体工艺兼容.该忆阻器器件表现出良好的循环稳定性和多级电阻状态存储能力以及器件的突触特性,如长时增强/抑制、短时记忆到长时记忆、尖峰时间依赖性可塑性和双脉冲促进.基于器件的类脑突触行为,在神经启发计算中识别人脸图像时,识别率高达91.11%.通过理论计算和硬件联想学习电路测试,基于铪基铁电忆阻器的生物联想学习行为得以实现.     

具有高度连续传导调制的记忆器件及其在电子突触应用中的基本物理机制

新兴的忆阻器可以用作模拟记忆和计算功能的人工突触.在这项工作中,受钽氧化物记忆特性的启发,我们设计了一种结构为TiN/Ta2O5-x/HfxZr1-xO2(x=0.5)/Pt(TTHZOP)的忆阻器.通过调整电压扫描的电压脉冲参数(即振幅、脉宽和数量),可以连续调节器件的电导.此外,对于正负两部分,扫描周期的电流-电压...     

柔性人工突触:面向智能人机交互界面和高效率神经网络计算的基础器件

人工智能技术的发展为人机交互、感知系统、机器人及假肢的控制等带来了革命性变化,同时对复杂数据的处理和人机交互界面提出了新的要求。不同于目前基于软件系统和冯·诺依曼构架实现的神经网络,人脑运算方式具有高效率和低功耗的特点。因此,在硬件层面上模拟人脑的神经拟态器件,对构建新的运算系统具有重要意义。此外,神经拟态器件能够将传感器数字信号转变成类神经模拟信号,有望实现与生物神经信号的兼容,构建智能、高效的人机交互界面。因此,神经形态器件受到了广泛研究,其相关材料、制备工艺和器件结构不断得到优化,例如基于晶体管和忆阻器的柔性仿生人工突触器件均实现了视觉信息处理、运动识别、类脑神经记忆等功能。目前,虽然随着研究的不断深入,仿生人工突触器件的工作原理得到了一定解释,但深入的机理仍有待挖掘:(1)针对生物个体间的差异,以及同一个体不同感知系统的差异,需要对人工突触器件突触后信号进行调控,以获得与生物神经信号更好的兼容性;(2)生物突触的树突结构,能够搜集、整合和调制时间和空间的信号,模拟树突的信号整合机制,将有助于改善多栅极人工突触晶体管的设计方案,实现对人工突触器件信号整合功能的调控;(3)目前多数研究是基于硬质衬底上的器件设计,对于在柔性衬底上的形变-异质界面-器件电子学性能的规律还有待研究,需要对应力应变下柔性人工突触器件的稳定性与失效机制进行探究。本文归纳了柔性仿生人工突触器件的最新研究进展,分别从器件结构、材料选择、工作机理等角度进行介绍,分析了人工突触器件面临的问题和潜在应用领域。本综述期望为柔性人工突触的设计、制备和应用提供一定参考。     

基于电化学金属化机制的电子突触电导可控性研究进展

随着数据信息的爆炸性增长和微电子加工工艺逼近物理极限,互补金属氧化物半导体(CMOS)器件难以应用于大规模神经形态器件的构建。采用非CMOS器件实现突触可塑性模拟被认为是后摩尔时代构造人工神经网络的关键。在众多的非CMOS器件中,忆阻器具有电导可调、结构简单等优点,被认为是再现神经突触功能、实现计算存储一体化的基础元件。在众多类型的忆阻器中,基于电化学金属化机制(ECM)的忆阻器具有机理明确、可超高密度集成、对材料属性不敏感等优点,特别适合应用于电子突触的构建。但ECM电子突触存在着电导可控性不足的问题,制约着高性能神经形态器件的实现。国内外研究人员针对ECM电子突触的电导可控性展开了大量研究。本综述从器件结构和材料角度梳理了ECM电子突触电导可控性的优化方法。     

用于神经形态学计算的低能耗、高稳定性2D-3D钙钛矿忆阻器（英文）

近年来,有机-无机卤化物钙钛矿在忆阻器和人工突触器件等电子器件中的应用取得了快速进展.由于其离子迁移特性和制造上的优势,有机-无机卤化物钙钛矿有望成为下一代计算设备的候选材料.本文采用ITO/FA_1-yMA_yPbI_3-xCl_x/(PEA)₂PbI₄/Au的叠层结构,研究了2D-3D有机-无机杂化钙钛矿忆阻器.结果表明,这种新型忆阻器具有新颖的电阻开关特性,如扫描速率相关的电流开关特性、良好的电流-电压曲线重复性和超低能耗.利用p-i-n结模型证实了缺陷调制电子隧穿机制,并证明了忆阻器件的电导状态由电极侧附近钙钛矿薄膜中的缺陷浓度决定.除了良好的忆阻特性外,这种2D-3D钙钛矿型忆阻器还可以很好地用作人工突触,其内部缺陷运动可以真实地模拟生物突触中Ca²⁺的流入和挤出.此外,由于有机-无机卤化物钙钛矿中的可切换p-i-n结构,这种基于钙钛矿的人工突触具有超低功耗.我们的发现展示了2D-3D钙钛矿忆阻器在未来神经形态计算系统中的巨大应用潜...     

二维忆阻材料及其阻变机理研究进展

二维材料由于具有超薄、柔性的层状结构,有望突破传统阻变材料难以降低忆阻器尺寸的限制,成为存储器、柔性电子、神经形态计算等领域的研究热点。本文从器件结构、材料种类、开关机理、电极和功能层改性等方面综述和分析了近年来二维材料基忆阻器的研究进展。“三明治”结构是忆阻器最常用的结构,通过插入调节层可提高器件稳定性;平面结构可操控性较差,但其独特的易观察性为研究忆阻器的阻变机理提供了有力工具。石墨烯及其衍生物和二硫化钼忆阻器阻变性能较好且应用广泛;二硫化钨、碲化钼、六方氮化硼、黑磷、MXene、二维钙钛矿等也逐渐被应用于忆阻器,但性能仍需优化。器件开关机制主要包括导电细丝、电荷俘获与释放、原子空位等。选择功函数合适的电极,可有效调控界面势垒和载流子输运;通过将二维材料与聚合物复合或掺杂纳米粒子,可有效降低器件的离散性。下一步应从界面性质精确控制和耐弯曲耐极端温度等方面深入研究,为新型二维材料忆阻器的工业化应用奠定基础。     

基于ZnO忆阻器的神经突触仿生电子器件

本文采用ZnO忆阻器模拟了生物神经突触的记忆和学习功能。ZnO突触器件表现出典型的随时间指数衰减的突触后兴奋电流(EPSC),以及EPSC的双脉冲增强行为。在此基础上,实现了学习-遗忘-再学习的经验式学习行为,以及四种不同种类的电脉冲时刻依赖可塑性学习规则。ZnO突触器件实现了超低能耗操作,单次突触行为能耗最低为1.6pJ,表明其可以用来构筑未来的人工神经网络硬件系统,最终开发出与人脑结构类似的认知型计算机以及类人机器人。     

利用界面工程来调控铁电隧道忆阻器的生物突触行为（英文）

界面工程一直是调节铁电隧道结忆阻器(FTM)行为的重要途径,且直接影响其生物突触特性.为了研究界面对人工突触性能的影响,本工作中,我们研究了具有Pt/BaTiO₃/La_0.67Sr_0.33Mn O₃结构的忆阻器.其中可以通过控制SrTiO₃(STO)衬底的终止层和BaTiO₃(BTO)薄膜层状生长模式来控制忆阻器器件的界面.由于BTO薄膜相反的铁电极化方向以及与之对应的不同的能带结构,具有不同界面的FTM呈现出相反的电阻开关行为.更重要的是, FTM的突触学习特性也可以通过控制界面来调整.具有不同接口终端的FTM可以调节长时程增强、长时程抑制、尖峰时间依赖性可塑性和配对脉冲促进的不同特性.基于这两种接口工程FTM的突触行为,可以构建人工神经网络系统来完成手写数字图像识别过程,两者的准确率都接近90%.我们的结果为通过纳米级界面工程调整忆阻器的功能提供了有用的参考.     

忆阻器与神经元突触联系的分析

忆阻器作为"丢失的原件"被华裔科学家蔡少棠提出,是连接磁通和电荷的电学器件。忆阻器的可操控性和记忆功能,类似神经元细胞的性能。应用忆阻器代替现有晶体管的开关功能,是解决信号的通断智能控制的最理想办法,进而实现神经形态计算系统的智能控制。     

忆阻器在神经突触仿生中的应用研究进展

随着对计算机性能要求的不断提高,人们一直在寻找能像人脑一样具有学习记忆功能的新型计算机。自从2008年惠普实验室发现忆阻器以后,发展具有人脑水平的智能计算机成为可能。众所周知,突触是大脑神经网络的基本单元,突触可塑性是学习和记忆的生物学基础。因此,为了实现具有学习和记忆功能的智能计算机,利用忆阻器模拟突触可塑性至关重要。综述了忆阻器在模拟突触的增强、抑制、短时程可塑性和长时程可塑性方面的研究现状,并对其研究前景进行了展望。     

铁电突触器件及其应用的研究进展（英文）

类脑计算是后摩尔时代集成电路发展的重要方向,开发能够模拟理想突触行为的人工突触器件是构建神经元-突触-神经元连接方式的类脑计算芯片的关键.铁电薄膜材料具有独特的非易失性极化,极化的可塑性与生物突触的可塑性十分类似,因此铁电突触器件近年来受到了广泛关注.本文从器件突触功能模拟和类脑计算应用两个方面对铁电突触器件的研究进展进行了综述.结果表明,铁电突触器件具有两端和三端两种典型结构.除了能有效模拟生物突触功能,铁电突触器件还具有结构简单、功耗低、稳定性高、开关比大及编程速度快等优点.在应用层面,基于铁电突触的神经网络在图像识别方面的研究取得了一系列进展.此外铁电突触还被应用于触觉和视觉仿生.虽然取得了丰富的研究进展,但铁电突触器件目前仍停留在原理的提出和实验验证阶段,在突触性能调控机理、可靠性评价标准、阵列结构优化设计、高密度集成工艺、神经形态计算架构设计、新颖应用场景拓展等方面的研究都存在不小的挑战,这些也是未来铁电突触研究所要聚焦的方向.     

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

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...     

忆阻器集成应用的研究进展

忆阻器因其独特的电学特性,在阻变存储、人工神经网络和电路中有着良好的应用前景。交叉阵列在二维集成中被广泛采用,三维集成可分为堆叠交叉阵列和垂直交叉阵列。本文对比讨论了两种三维结构,分析了提高集成密度的方法;总结了不同阻变机理、窗函数、电路结构下的忆阻器模型,给出了相应的Ⅰ-Ⅴ曲线;解释了忆阻器的生物突触行为,介绍了忆阻器在人工神经网络和电路上的应用。     

基于肖特基势垒调控的低能耗高识别精度的有机突触晶体管（英文）

为了构建类脑神经形态计算网络,单一的人工突触器件应该表现出极低的能量消耗,达到飞焦耳级别.然而,大多数现有的基于欧姆接触的低能耗突触器件实施方案,要么结构复杂,要么需要特定材料,这些因素都阻碍了人工神经网络的进一步发展.本文报告了一种肖特基势垒调控的有机突触晶体管(SBROST).通过在源电极和半导体之间的接触界面引入肖特基势垒,显著降低了单个突触事件的能耗,与使用欧姆接触的传统有机突触晶体管相比, SBROST的性能得到了改善.SBROST不仅可在低工作电压和电流下运行,还具有可适用于不同有机突触器件的简单结构.此外, SBROST可以实现低能耗下的高识别精度.经过100个周期,基于SBROST的手写人工神经网络表现出卓越的识别精度(93.53%),接近理想精度(95.62%).将肖特基势垒引入突触晶体管的方案为构建类脑神经计算网络提供了新的视角.     

本征可拉伸阈值型忆阻器及其神经元仿生特性

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。     

科学家为大面积缺陷型石墨烯的应用打开新思路

正日前从河北大学获悉,该校闫小兵课题组通过电子能量损失谱和第一性原理计算,首次在忆阻器中证实了碳导电细丝的存在,并通过电场调控实现了仿生神经突触功能。该研究为大面积缺陷型石墨烯的应用打开了新思路。相关成果近日发表于国际期刊Materials Horizons。     

石墨烯衍生材料在忆阻器中的应用

基于目前石墨烯在忆阻器中应用的最新研究进展,从石墨烯类忆阻器的基本结构出发,评述了石墨、氧化石墨烯、石墨烯在忆阻器中的应用方式,分析了石墨烯类阻变材料的阻变特性、阻变机理及界面势垒调节和电荷陷阱充放电两种模型,最后介绍了目前石墨烯衍生忆阻装置亟待解决的问题和发展方向。