Advanced Science:超低功耗二维柔性神经形态器件光电协同调制新策略

传统的冯诺依曼式计算架构由于效率低、算法复杂以及串行处理产生的巨大能耗,迫使人们寻找效率更高、功耗更低、容错能力更强的计算方式。由约860亿个神经元组成的人脑拥有并行计算的能力,仅需消耗20W便可更为高效地完成计算机2.9MW才可实现的功能。在大脑中,保证生命活动正常进行的基本单位是神经突触,每个激励尖峰仅消耗10fJ的功耗。基于每个激励尖峰的小功耗,人脑便可在消耗极小的功耗下完成各项复杂的生命活动。设计功耗低于fJ级别的神经突触器件,对于构建比生物体更低功耗的神经计算体系具有重要意义。

神经网络中的突触与其他突触相互连接,构成多终端神经突触,通过神经递质进行信息传递。信息传递在生物体感知环境、长期记忆、突触生长和联想学习等各项生命活动中具有重要作用。多终端神经突触包括前端神经突触(pre-synapse),后端神经突触(post-synapse)和调节突触(mod-synapse)。光在半导体器件方面具有广泛应用,可在晶体管中作为调控栅,实现类似于金属栅的功能。作为一种新颖的栅控模式,光学调制可在多端神经突触中作为调制突触,从而实现光电多端协同的神经调制功能。

机械剥离是制备而二维器件的常用方法,通常将二维材料剥离至带有热氧化层(SiO2)的硅片上更更容易确定层数。但是,对于柔性二维器件而言,将制备在硅片上的器件转移至柔性衬底不仅增加了制备的难度,还会降低器件性能。因此,开发出一种可行的方法直接将二维材料剥离至柔性衬底以制备电子器件具有重要意义。

复旦大学微电子学院陈琳、孙清清课题组开发了MoS2直接剥离在柔性衬底的制备工艺,利用低温原子层沉积工艺在柔性衬底制备电荷俘获层,制备基于MoS2的柔性多端神经突触器件,并对其存储特性、神经突触特性、光电多端调制特性进行详细系统的阐述。在存储特性方面,合成的柔性器件展现出100ns的操作速度,107的开关比,104s的保持特性。在神经突触特性方面,器件展示出兴奋性突触后电流、抑制性突触后电流、配对脉冲异化、长时程增强性、长时程抑制性等典型的神经突触可塑性。值得注意的是,器件在长时程增强和长时程抑制中的功耗仅为18.3aJ/spike和28.9aJ/spike,远远低于生物功耗的水平,为构建比生物功耗更低的智能计算体系开拓了新的思路。

研究者相信,此项研究将会为低功耗神经突触器件的研究与超低功耗神经计算体系的构建提供指导,为光电协同多端神经突触调制提供新策略。