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转载|电子科大/南洋理工 AFM 综述：基于2D材料的突触器件应用于神经形态计算的最新进 ...

lili 2020-10-27 10:01

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近日，电子科技大学刘富才教授和新加坡南洋理工大学刘政教授（共同通讯作者）等人总结报道了基于2D材料的突触器件在神经形态计算领域应用的最新进展。 ... ...

转载自微信公众号 材料人


【背景介绍】
计算机以金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFETs）作为集成电路的核心器件，为现代信息社会奠定了基础，并见证了许多领域的技术创新。由于内存和中央处理器（CPU）相互分离，传统计算机在处理海量数据时面临着严重挑战，即冯·诺依曼“瓶颈”问题。其中，在实现大数据时代的物联网（IoT）时，这一瓶颈将变得尤为突出。受到人脑的启发，研究者提出了利用人工神经网络（ANNs）解决传统计算体系结构的冯·诺依曼瓶颈问题，并取得一系列突破性成就。但是，ANNs算法的实现仍旧依赖常规计算机上编译程序的运行，这导致计算能力有限和能源效率低下等问题。通过模拟人脑的信号传输和信息处理，研究人员为开发高能效的神经形态计算提供了重要的解决方案，并在人工智能（AI）应用中显示出巨大的潜力。同时，随着AI、IoT和机器学习（ML）的出现，对计算能力的需求呈指数级增长，亟需提出新的计算原语。最近，模仿生物突触的基本电子器件取得了重大进展。其中，二维材料（2D）由于其原子厚度和较弱的电荷屏蔽作用，导致其物理特性可以通过各种外界刺激来调控，非常有利于人工突触的制备与应用。

【成果简介】
近日，电子科技大学刘富才教授和新加坡南洋理工大学刘政教授（共同通讯作者）等人总结报道了基于2D材料的突触器件在神经形态计算领域应用的最新进展。电子科技大学光电科学与工程学院曹桂铭博士和蒙鹏博士为文章共同第一作者。在本综述中，作者针对高性能和功能性神经形态计算应用，提供了基于2D材料的突触器件的全面综述，其中包括2D材料和异质结构的优点、各种稳定的多功能2D突触器件以及相关的神经形态应用。此外，作者还讨论了2D突触器件未来发展的挑战和策略。总之，本文对2D突触器件的设计和制备及其在神经形态计算中的应用提供了深刻见解。研究成果以题为“2D Material Based Synaptic Devices for Neuromorphic Computing”发布在国际著名期刊Adv. Funct. Mater.上。

【图文解读】

图一、用于突触器件和神经形态计算应用的2D材料概述

图二、2D材料和异质结

（a）2D材料目录，包括金属、半导体和绝缘体；
（b）通过堆叠不同的2D材料制备的异质结；

（c）三种异质结的能带排列。

图三、合成方法

（a）化学气相沉积（CVD）设备的示意图；
（b）熔融盐辅助化学气相沉积（CVD）方法的示意图；

（c）通过CVD直接合成的金属过渡金属二卤化物（m-TMDs）和半导体TMD（s-TMDs）之间的范德华阵列。

图四、电学控制金属导电丝的形成和断裂模拟突触可塑性

（a）施加脉冲电压序列下， Au/Ti/h-BN/Cu突触器件的动态响应；
（b）Au/Ti/h-BN/Cu器件的动态响应；
（c）应用PVS序列，先是非易失性电阻开关的突然增加，再是额外的电流增加；
（d）通过施加较长脉冲周期τup=τdown=200 µs的PVS序列模拟突触增强；
（e）Au/Ti/h-BN/Cu和Au/h-BN/Au突触器件的横截面TEM图像；
（f）Au/MoS2/Cu忆阻器的光学图像和示意图；
（g）Au/MoS2/Cu呈现出双极性电阻切换行为，设定电压和静止电压分别约为0.25和-0.15V；
（h）突触权重和有效电压幅度随Δt的变化。

图五、电学控制2D材料中固有缺陷的迁移和分布来模拟突触行为

（a）Ag/MOx/MoS2/Ag忆阻器的照片，位于柔性衬底（聚萘二甲酸乙二醇酯）上的器件阵列，以及器件的截面SEM图像；
（b）施加一系列振幅为0.15 V、重复间隔为6 s的电脉冲来模拟短期可塑性；

（c）通过施加0.15 V的脉冲和0.6 s的重复间隔来模拟长期可塑性。

图六、基于MoTe2结构相变的忆阻行为

（a）垂直TMD器件的示意图以及光学和SEM图像，其中Ti/Ni、Ti/Au和SiO2薄膜分别用作顶部电极、底部电极和隔离层；
（b）沿[109]2H和[119]2H轴区域拍摄的原子分辨率HAADF图像；
（c）2H-MoTe2忆阻器的性能；
（d）器件在不同阻态下的电学性能；

（e）Metal-Al2O3/MoTe2-Metal垂直结构器件的多次I-V测试结果。

图七、基于陷阱电荷捕获/去捕获和离子液栅的突触晶体管

（a）Bi2O2Se三端突触晶体管的示意图；
（b）陷阱电荷捕获/去捕获机制的示意图；
（c）以范德华材料为沟道的离子液栅突触晶体管的示意图；
（d）离子在生物系统和离子液栅突触晶体管间的迁移和动态平衡；
（e）对WSe2突触晶体管施加60个增强和抑制栅极脉冲，模拟突触长期增强和抑制，权重更新呈现出优异的的线性变化、对称性和可再现性；

（f）WSe2突触晶体管的能量消耗和相应的权重变化随脉冲幅度的函数。

图八、基于浮栅FET和铁电FET的突触晶体管

（a）MoS2/h-BN/石墨烯浮栅器件的示意图；
（b）栅极电容电路图；
（c）比较具有不同FG比例的器件的亚阈值斜率；
（d）MoS2 浮栅器件的工作机制；
（e-f）基于MoS2 浮栅突触晶体管中的中心对称和轴对称STDP；
（g）基于石墨烯FeFET的突触晶体管的示意图；

（h）调节铁电极性控制石墨烯导电载流子类型，实现具有空穴或电子导电互补作用的突触。

图九、光电突触器件

（a）MoOx光电突触器件的示意图结构；
（b）在直流扫描模式下进行光学SET和电学RESET；
（c）不同功率密度的光所激发的长期增强作用；
（d）MoS2/PTCDA器件结构和异质结的能带结构示意图；
（e）在不同栅极电压下的突触响应行为；
（f-g）PPF行为和MoS2/PTCDA器件的突触权重变化；
（h）石墨烯/碳纳米管器件结构示意图；

（i）突触后膜电流变化幅度随栅极电压的变化。

图十、全光刺激的突触器件

（a）少层BP光电突触器件的示意图，其中通过波长为280和365 nm的光刺激诱导实现突触增强和抑制；
（b）归一化兴奋性突触后膜电流（EPSC）或抑制性突触后膜电流（IPSC）随施加的不同波长的光学脉冲数量的变化；
（c）光学模拟STDP的两个BP突触器件的示意图；
（d）ΔPSC随突触后膜和突触前膜脉冲之间时间差的函数；

（e）串行连接的具有两位光电XOR逻辑运算功能的少层BP器件示意图和测试结果。

图十一、电刺激的异源突触器件

（a）WO3-x和WSe2/石墨烯垂直结构的异源突触器件的示意图；
（b）各种背栅电压偏置下（VBG = 0、-20和-40 V），突触后膜电流响应；
（c）双栅极石墨烯异源突触晶体管的结构示意图；
（d）背栅电压极性调控的突触后膜电流响应；
（e）基于BP/SnSe异质结的突触器件的示意图；
（f）在不同的Vbias和Vg下，测得的器件电流大小；

（g）在不同偏置条件下，突触权重变化随Vg的函数。

图十二、电学和光学双栅激励的异源突触器件

（a）电子、离子和光学模式工作的MoS2异源突触晶体管的多栅极架构；
（b）用于模拟经典条件反射实验的电脉冲和光脉冲；
（c）“巴浦洛夫的狗”条件反射实验仿生结果；
（d）电学和光学混合调控的MoS2异源突触器件的示意图；
（e）具有突触前膜频率依赖性的突触权重更新；

（f）MoS2光电异源突触的高通和低通滤波器功能的示意图。

图十三、多端突触网络

（a）BP突触器件的示意图，其中栅极和漏极分别用作突触前膜和突触后膜神经元连接；
（b-c）BP突触网络和生物突触网络结构示意图；
（d）在SiO2/Si衬底上的多晶MoS2薄膜晶体管器件的结构示意图；
（e）在最外部电极上施加电学刺激脉冲时，多电极MoS2薄膜晶体管的电响应行为；

（f-g）通过控制Li+在MoS2层间的分布和迁移，仿生模拟突触间的竞争和协作。

图十四、具有混合颜色识别功能的神经形态计算视觉应用

（a）人类视神经系统的示意图，以及h-BN/WSe2和h-BN/WCL/WSe2分别用作光电探测器和突触器件的示意图；
（b）在不同的光照条件下，突触器件的LTP和LTD行为；
（c）应用于彩色图像识别的光学神经网络；
（d）用于颜色和混合颜色数字识别的训练和测试数据集；

（e）基于常规神经网络和光学神经网络的有色和混色数字识别结果。

图十五、具有声音定位功能的神经形态计算听觉应用

（a）声音定位中ITD和ILD工作原理的示意图；
（b）基于焦耳热效应的单层MoS2突触晶体管的示意图；
（c）PPF和PPD指标随脉冲间隔时间的关系；
（d）用于声音定位的突触计算的工作机制。

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