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.     

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。     

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...     

高均一性二维碲化钼忆阻器阵列及其神经形态计算应用

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。     

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...     

面向类脑计算的氧化物忆阻器

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。     

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。     

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...     

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...     

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。     

基于氧化物基电解质栅控晶体管突触的关联学习

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, Li_xSiO₂作为栅电解质材料,制备了一种具备低沟道电导(～120n S)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-termplasticity,STP)、长程可塑性(Long-termplasticity,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。     

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。     

等离子体处理对突触晶体管长程塑性的影响

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...     

Ag掺杂ITO/ZrO2(Ag)/TiN忆阻器退火结晶过程及其对性能的影响

本文采用磁控溅射的方法,在In₂O₃掺杂的SnO₂(ITO)衬底上制备了Ag掺杂ZrO₂作为功能层的忆阻器器件ITO/ZrO₂(Ag)/TiN。该忆阻器在退火前后的性能有较大差异,在500℃退火60分钟的条件下具有112的最大开关比,并且长期存放后仍具有5000+s以上的稳定性。通过对电流-电压(I-V)曲线进行分析拟合,提出了一个基于空间电荷限制电流(Space charge limited current, SCLC)机制和肖特基发射(Schottky emission)机制的物理模型来解释器件的复位/设置(Reset/Set, RS)记忆行为。通过X射线衍射(XRD)和扫描电子显微镜(SEM)分析了退火对器件微观结构和形貌的影响,发现退火后薄膜Ag结晶度增加和峰强比改变。结果表明,通过磁控溅射制备的薄膜通常存在大量缺陷,退火处理可以减少溅射薄膜的缺陷,提升器件的稳定性和开关比。     

一步掩膜法制备ZnO纳米线忆阻器

本文基于单根ZnO纳米线(NW),采用一步掩膜的方法制备了Au/ZnO NW/Au忆阻器。器件表现出无极性忆阻行为,开关比可达10~5以上。低阻态具有半导体导电特性,推测忆阻行为可能来源于ZnO NW表面氧空位形成的不连续导电丝的通断。一步掩膜法工艺简单,制备过程对器件污染少,因此是制备纳米线器件的有效方法。     

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。     

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。     

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。     

美制成与大脑突触类似的忆阻器电路

日前,美国密歇根大学的一个研究小组称制成了一种模拟大脑突触的忆阻器电路,证实了此前关于忆阻器能用于电脑神经网络制作的设想。相关论文发表在最新一期的《纳米快报》杂志上。     

基于忆阻器的随机神经网络的稳定性

与传统的神经网络相比,基于忆阻器的神经网络能够更好地反映突触的强度可变的这一特性,从而更好地模拟人脑的神经系统。在 Filippov 解的框架下,通过构造恰当的 Lyapunov 泛函,利用 It$\hat{\rm o}$ 微分公式、微分包含和集值映射理论,研究了一类基于忆阻器的随机神经网络的动力学行为,获得了确保该系统均方指数稳定的充分判别条件。最后,通过给出两个数值仿真的例子验证了结论的有效性。