Advanced Functional Materials:给神经突触插上机械塑性的翅膀-摩擦电调制浮栅神经形态晶体管

感知、判断、学习和记忆等基本脑功能依赖于突触活动的调节,这是一种多时间尺度下事件驱动的突触权重增强或减弱效应。我们将这种突触权重可调节的特性称为突触可塑性。短时程可塑性(STP)和长时程可塑性(LTP)是突触可塑性的两种典型的行为。STP在短暂的传递过程中(ms~s范围)调节突触效能的动态变化,在生物传感系统、神经形态计算和人工神经网络(ANN)中实现滤波功能。LTP则提供相对稳定的突触传递功能,有助于实现空间记忆或遗忘特性。模拟突触可塑性以实现复杂的认知功能和适应性行为对人工突触、神经形态计算和人工智能的发展至关重要。科学家们利用材料的记忆行为(忆阻器)来模拟突触可塑性,实现通过电/光/铁电/磁调制的突触活动的可塑性。双电层场效应晶体管(EDL-FET)的研究进一步推动了人工神经形态结构的发展,实现了具有异质可塑性、增强/抑制、联想学习等突触行为的综合仿真器件,并在光电突触、触觉感知系统、和人工传入神经等方面发展迅速。目前,开发更为可行的机械可塑性策略,在神经形态系统中实现可类比的、多功能的、且具有主动性认知能力的类脑器件,仍然是当务之急。

纳米发电机(TENG)的机械位移可产生摩擦电势,并能够从周围环境中获取机械能为物联网电子器件供能。摩擦电势还能够与半导体器件耦合,通过直接机械输入来调控器件的电输运特性。基于低维材料的摩擦电晶体管和摩擦离电器件(triboiontronics)已成功地在可调谐逻辑门、距离感测、和自驱动传感应用中得到了成功的验证。将摩擦电势与突触晶体管相结合,可以直接将机械作用与人工突触行为联系起来(即机械可塑性),从而实现更真实的神经形态器件。

中科院北京纳米能源所孙其君研究员、王中林院士团队提出了一种多功能的机械可塑性摩擦电子学浮栅神经形态晶体管,它利用机械行为实现对突触可塑性的调节。该机械塑性摩擦电浮栅神经形态晶体管是由一个浮栅MoS2晶体管与一个TENG集成而成。机械位移会引起摩擦电势耦合到浮栅突触晶体管,触发突触后电流信号,并调节突触权重,从而以主动和交互的方式实现突触的机械可塑性。基于这种机械可塑性,成功地模拟了典型的突触可塑性行为,包括突触增强和抑制,双脉冲易化等行为。更重要的是,借助于浮栅的电荷捕获,人工突触可以同时实现机械位移调控的STP和LTP。根据LTP行为,用三个平行的人工突触构建神经网络,无需构建复杂的互补金属氧化物半导体电路,便可以通过机械可塑性成功实现神经形态逻辑开关(AND,OR)。

研究者相信,此项研究将会为构造机械行为衍生的神经形态器件、克服冯·诺依曼瓶颈并执行高级突触行为提供一种可行的途径。相关论文在线发表在Advanced Functional Materials  (DOI: 10.1002/adfm.202002506) 上。