浙江大学ACS Applied Materials & Interface:非晶InAlZnO基光电人工突触器件


 

  1. 导读

在过去的半个世纪里,基于冯·诺依曼系统的计算机发展迅速,但其存在内存与处理器分离、功耗高、无法自我学习和进化等缺点。而人脑有充足的内存空间,可以进行高速运算,具有存储计算合一、超低功耗、自我学习、对未来事件做出预测等特点。模拟大脑功能的神经形态计算是解决“冯·诺依曼瓶颈”的关键之一。神经形态计算的实现在很大程度上依赖于突触器件的发展。许多使用电信号进行突触性能模拟的设备已经被报道。人类通过视觉系统感知和学习新的事件。光控人工突触装置可以模拟人类的学习记忆过程,并具有低功耗低延迟的优点。此外,光信号具有高速、高带宽、低串扰的特点,因此光控人工突触装置的稳定性会优于电控人工突触装置。

  1. 成果掠影

浙江大学叶志镇院士团队的吕建国课题组等采用脉冲激光沉积和电子束蒸发设备值得了非晶InAlZnO基光电人工突触器件。研究了器件兴奋性突触后电流(EPSC)、短期可塑性(STP)、成对脉冲易化(PPF)和长期可塑性(LTP)等光电突触的基本性质。当时间间隔为0.1 s时,PPF指数达到155.8%。每个事件的能量消耗为2.45pJ,大大低于普通MOS器件和其他光控突触器件。通过三指数函数拟合了光电流衰减曲线,大的弛豫时间表明我们的器件具有低衰减率和很好的突触可塑性。另外,通过调节栅极电压模拟不同情绪下的学习过程,充分模拟了该装置的学习能力。对于推动用于神经形态计算的高性能光电突触器件的发展具有重要意义。

  1. 核心创新点
  • 本工作展示了一种结构简单、制造工艺简单、能耗低、突触可塑性好的a-IAZO光电人工突触器件;
  • 除了基本的突触性能以外,我们通过三指数函数拟合了LTP光电流衰减曲线,弛豫时间长,表明了我们的器件具有很好的突触可塑性;
  • 能耗为45pJ,大大低于普通MOS器件和其他光控突触器件;
  • 通过改变栅极电压,模拟不同情绪下的学习行为。
  1. 数据概览

图1 a)由一个光刺触发的EPSC。光脉冲的波长和持续时间分别为375 nm和0.2 s。b)一个1秒的光脉冲触发的EPSC。c)一个持续1秒的光脉冲EPSC的衰减。光脉冲的波长为375 nm。d)不同持续时间的一个光峰值触发IDS的变化。e)由一对持续0.2 s的光刺激触发的EPSC。两次峰值之间的时间间隔(Δt)为0.2 s。f) PPF指数对Δt的依赖性。所有的测量都是在VD=0.3 V;VG=0 V时实现的,光功率密度为0.1mW/cm2

 

器件展现了光控突触器件的短时程突触可塑性(STP),当时间间隔为0.1 s时,PPF指数为155.8%,单个事件的能耗为2.45 pJ。

 

图2 a)光照下载流子行为示意图。b)光照后载流子行为示意图,灰色球的位置表示复合前光生电子在界面中的位置。

 

机理解释:突触性能归因于界面处光生电子的捕获与释放。

 

图3 a)从STP到LTP的转变。b)对比光强为0.05 mW/cm2和0.24 mW/cm2时,ΔIDS对光密度的依赖关系。c)-d) ΔIDS对光脉冲数的依赖关系。e) τ1、τ2、τ3与脉冲数的关系。f) 30个光尖在不同光尖频率下触发的ΔIDS。g)增益(A30/A1)对频率(0.1 Hz, 0.5 Hz, 1hz)的依赖性。h) ΔIDS在不同光频率下对脉冲数的依赖关系。i)不同频率(0.1 Hz、0.5 Hz、1hz、2hz)的衰减曲线。所有的测量都是在VD=0.3 V;VG=0 V时实现的,光功率密度为0.1mW/cm2(图b除外)。

 

器件展现了光控突触器件的长时程突触可塑性(LTP),衰减曲线可以用一下三指数衰减公式拟合:

当脉冲数为5时,衰减指数τ2达到了277s。

 

图4 a)人脑学习模型。b)模拟学习-遗忘-再学习-遗忘行为。Ⅰ:第一个学习过程。Ⅱ:第一个遗忘过程。Ⅲ:重新学习的过程。Ⅳ:第二个遗忘过程。测量是在VD=0.3 V;VG=0 V时实现的,光功率密度为0.1mW/cm2

 

图5 不同栅极电压a) -1 V, b) -2 V和c) -4 V的光脉冲下的EPSC;d) 单刺激下ΔIDS对栅极电压的依赖。e)和f) 由10个光峰值触发的ΔIDS对栅极电压的依赖。g)模拟不同情绪下的学习效率和遗忘率(假设学习字母“L”行为)。所有测量均在VD=0.3 V时实现,光功率密度为0.24mW/cm2

 

我们可以模拟情绪对学习-遗忘过程的影响,如图5d所示。与积极情绪(VG=-1V)和中性情绪(VG=- 2V)相比,具有消极情绪(VG=- 4V)的人对字母“L”只有模糊的印象,并具有很快的遗忘速度。相反,当一个人有积极的情绪(VG=-1V),在30秒后仍然对字母“L”具有较深刻的记忆。

 

  1. 成果启示

利用ITO/ a-IAZO /SiO2/n++Si结构的TFT型突触模拟人脑突触性能。模拟了突触的EPSC、PPF等基本性质,以及从STP到LTP的转变。单个事件的能量消耗仅为2.45pJ,远低于普通MOS器件和其他光控突触器件。该突触装置具有良好的突触可塑性。50次光脉冲刺激后,突触衰减曲线的松弛时间达到576 s,这意味着突触需要很长的遗忘时间。同时也模拟了人类的重复学习行为。此外,我们通过调节栅极电压,模拟了不同情绪对人类学习效率和遗忘率识别的影响。本工作展示了一种结构简单、制造工艺简单、能耗低、突触可塑性好的光电人工突触器件,有助于促进用于神经形态计算的高性能光电突触器件的发展。

相关论文发表在ACS Applied Materials  Interfaces上,浙江大学杨汝琪博士为论文第一作者,吕建国副研究员、皮孝东教授、诸葛飞研究员、叶志镇院士为通讯作者。

 

论文信息

Optoelectronic artificial synaptic device based on amorphous InAlZnO films for learning simulations

Ruqi Yang, Lei Yin, Jianguo Lu, Bojing Lu, Xiaodong Pi, Siqin Li, Fei Zhuge, Yangdan Lu, Wenyi Shao and Zhizhen Ye

文章链接:https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.2c14029

DOI: 10.1021/acsami.2c14029

本文由作者供稿

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