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華東師范大學在柔性人工突觸器件取得重要進展

ExMh_zhishexues ? 來源:知社學術圈 ? 作者:知社學術圈 ? 2021-04-16 10:18 ? 次閱讀

開發具有生物神經系統功能的柔性神經形態電子學是構建下一代可穿戴人工智能設備的關鍵步驟。目前,基于傳統柔性聚合物襯底上的有機、二維以及無定形氧化物材料的單個柔性人工突觸器件已得到廣泛研究。然而,大規模集成的柔性神經形態電子陣列卻鮮有報道,這主要受限于柔性人工突觸器件的性能可靠性、結構可擴展性以及彎曲穩定性等問題。挖掘兼顧優異性能與彎曲穩定性的且可集成化的柔性人工突觸器件仍是一個亟待解決的研究課題。過渡金屬氧化物因其奇特的電子軌道結構,其電子態在外界因素的調控作用下易發生連續且穩定的變化,是用于模擬生物突觸功能的理想選擇。因此,在柔性襯底上實現高質量外延氧化物薄膜的生長并以此設計出高性能的柔性人工突觸器件,有望進一步促進大規模集成柔性人工神經網絡形態的建立。

近日,華東師范大學極化材料與器件教育部重點實驗室在柔性人工突觸器件取得重要進展。相關研究成果以 “A Flexible Mott Synaptic Transistor for Nociceptor Simulation and Neuromorphic Computing”為題在國際權威期刊Advanced Functional Materials在線發表。

利用范德瓦爾斯外延在柔性云母片襯底上制備出高質量VO2薄膜,并以此為溝道層制備出全固態的柔性透明Mott晶體管。通過巧妙的設計VO2的易失靜電調控與非易失電化學調控,模擬了生物突觸的多種短時和長時可塑性,比如PPF、SRDP、LTD/P及STDP等。基于該柔性Mott晶體管中獨特的靜電及電化學雙調控機制,成功實現了生物疼痛感受器的疼痛閾值、弛豫以及敏化等關鍵特征的模擬。

更加重要的是,該柔性突觸晶體管還展現出優異的彎曲穩定性,在平整與彎曲狀態下長時間連續的LTP與LTD周期性變化率可保持極低的范圍(《4%),大大優于已有的報道。基于該Mott晶體管構建的人工神經網絡仿真結果表明,手寫數字的識別精度可高達95%。這項工作表明了電解質門控Mott晶體管在高性能人工突觸器件中的應用潛力,同時也為高穩定性及高度可集成化的柔性神經形態電子系統的建立提供了新的思路與途徑。

圖文導讀

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圖1(a)生物突觸結構示意圖;(b)基于離子凝膠的Mott晶體管示意圖;(c)透明柔性Mott晶體管實物圖;(d)不同振幅的柵極電壓(VGS)下,VO2溝道薄膜電導(IDS)的變化及其弛豫現象;(e)VO2/Mica異質結在不同VGS作用下的XRD變化;(f)經VGS=3V作用后,VO2薄膜中的H離子濃度與初始狀態薄膜的對比。

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圖2(a-c)Mott晶體管中靜電調控效應與生物突觸短時可塑性功能的對應:(a)正向柵壓下雙電層電場形成示意圖;(b)雙電層電場的弛豫示意圖;(c)短時可塑性功能的模擬。(d-f)Mott晶體管中電化學調控效應與生物突觸 長時可塑性功能的對應:(d)正向柵壓下雙電層電場形成以及H離子的摻入示意圖;(e)雙電層電場的弛豫及非易失的H離子摻入示意圖;(f)長時可塑性功能的模擬。

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圖3(a)雙脈沖刺激下突觸晶體管的EPSC易化現象(PPF);(b)PPF指數與脈沖間隔的關系圖;(c)不同頻率的10個重復VG脈沖刺激下突觸晶體管EPSC易化現象(SRDP);(d)人體疼痛感知過程的示意圖;(e)基于SRDP對疼痛感知的模擬。

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圖4(a)不同脈沖振幅下的EPSC對疼痛閾值的模擬;(b)不同振幅連續脈沖刺激所誘導的EPSC及其弛豫現象;(c)EPSCs弛豫至閾值電流(107 nA)所需時間與脈沖序列振幅的函數關系;(d)生物疼痛感受器敏化特征示意圖;(e)不同振幅脈沖(0.6V至1.8 V)下的EPSC在原始狀態和疼痛預警狀態下的對比;(f)基于Mott晶體管對疼痛感受器敏化特征的模擬。

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圖5(a)正負連續脈沖刺激下,Mott晶體管對突觸權重的雙向調控(LTP/D)的模擬;(b-c)基于Mott晶體管對突觸STDP功能的模擬:(b)不對稱STDP,(c)對稱STDP;(d)連續重復正負脈沖刺激下突觸權重的連續增強與抑制;(e)平整與不同彎曲狀態下,突觸權重連續增強與抑制的循環測試結果;(f)用于識別MINST的卷積神經網絡示意圖;(g)基于柔性Mott晶體管的神經網絡對手寫數字的識別精度。

該工作以華東師大為第一單位,極化材料與器件教育部重點實驗室鄧興博士后為論文第一作者,向平華研究員、鐘妮研究員為論文的共同通訊作者,合作者包括極化材料與器件教育部重點實驗室段純剛教授、彭暉研究員和華中科技大學何毓輝教授。這一工作得到了國家重點研發計劃、國家自然科學基金和上海市科技創新行動計劃的支持。

原文標題:AFM:高穩定柔性Mott晶體管在痛感模擬/神經形態計算中的應用

文章出處:【微信公眾號:知社學術圈】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

責任編輯:haq

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