中南大学-蒋杰课题组Small: 基于离子调控的混合维异质结光电神经形态晶体管
前言:
近年来,人工智能以迅猛之势得到了长足的发展,而具有神经计算功能的纳米器件是未来人工智能不可缺少的组成部分。研制具有自主学习和认知功能的超低功耗计算机是神经形态工程的终极目标。光电神经形态晶体管对于实现类脑神经形态计算至关重要。然而,传统的硅基晶体管、氧化物晶体管由于缺乏光响应增强机制和对半导体沟道载流子调控的能力较弱,在处理光电耦合信息时有明显的不足。因此,开发具有良好的光电性能以及能同时处理光电耦合信息的新型神经形态晶体管的研究具有十分重要的意义。
研究成果:
有鉴于此,近日,中南大学蒋杰副教授和何军教授(共同通讯作者)合作提出了一种基于离子调控零维钙钛矿量子点(0D-CsPbBr3QDs)/二维二硫化钼(2D-MoS2)混合维异质结沟道的光电神经形态晶体管。通过在具有强大载流子输运能力的2D层状MoS2半导体上引入具有优异光吸收能力的胶体钙钛矿量子点,可以构建一个高效的光生载流子输运界面。该器件不仅具有高光响应性,而且具有良好的神经仿生特征,例如兴奋性突触后电流、双脉冲易化、动态时间滤波。更重要的是,可以使用光电协同方法成功模拟效率可调的光电巴甫洛夫联想学习和光电混合神经元编码行为。本文提出的器件可以为下一代人工智能纳米光电器件与系统的集成提供广阔的发展前景。
图文简介:
图1. 晶体管的结构与材料表征。(a)晶体管的三维结构示意图。(b)CsPbBr3QDs的TEM图像。(c)HRTEM图像。(d)CsPbBr3QDs的元素图像。(e)CsPbBr3QDs薄膜的XRD光谱。(f)MoS2薄片的拉曼光谱。
图2. 光电混合调制晶体管的突触特性(a)人脑神经系统中光敏生物突触的示意图。(b)由电脉冲激发的瞬态EPSC响应。(c)光脉冲触发的典型EPSC响应。(d)由十个不同频率的光脉冲触发的EPSC响应。(e)由10个不同的光脉冲宽度激发的EPSC响应,从短程记忆过渡到长程记忆。
图3. 效率可调的巴甫洛夫联想学习。(a)巴甫洛夫狗实验的示意图。(b)联想学习的神经回路示意图。(c)在该晶体管中模拟了巴甫洛夫联想学习和消亡。(d)十个脉冲宽度为60ms的光电脉冲协同作用触发更有效的联想学习。(e)学习效率(ηL)与训练脉冲宽度(Wp)和训练后响铃次数(After Nbell)的关系。(f)学习效率(ηL)与训练脉冲数(NP)和训练后响铃次数(After Nbell)的关系。
图4. 编码信息与神经元的算术运算。(a)器件的驱动输入和调制输入模式以及神经算法的实现。(b)对于不同的调控电压,在100spikes/s的速率下,光驱动输入诱发的EPSC响应。(c)由不同的调控电压调制的神经元的速率编码。(d)通过神经元I-O关系的线性拟合,总结的斜率和y轴截距随调控电压的变化。(e)对于不同的调控光,在100spikes/s的速率下,电驱动输入诱发的EPSC响应。(f)由不同的调控光调制的神经元的速率编码。(g)通过神经元I-O关系的线性拟合,总结的斜率和y轴截距随调控光的变化。
图5. 晶体管的工作原理。(a)通过第一性原理计算:器件在热平衡状态下CsPbBr3QDs/MoS2异质结的三维差分电荷密度。(b)沿CsPbBr3QDs/MoS2接触z方向的平面平均差分电荷密度。(c)接触前CsPbBr3QDs/MoS2界面的能带图。(d-e)CsPbBr3QDs/MoS2异质结处电荷产生和输运过程的示意图:在光照射下和去除光照射后。(f-h)沟道电流输运机制的能带示意图:f)热平衡态,g)光照射态,h)移除光后。
小结:
本文开发了一种基于CsPbBr3-QDs/2D-MoS2异质结沟道的新型光电混合神经形态晶体管。利用时空混合脉冲可以成功模拟光电子巴甫洛夫联想学习和神经元增益调制等行为。该工作在低能耗的类脑认知学习方面具有重要的应用价值,有望推动人工智能微纳光电子器件研究的进一步发展。
致谢:
感谢中南大学创新驱动计划研究基金(2019CX024)、湖南省自然科学基金(2018JJ3652)、中国博士后科学基金(2018M632985、2018T110839)等项目对本研究的资助。
文献链接
Vertical 0D-Perovskite/2D-MoS2 van der Waals Heterojunction Phototransistor for Emulating Photoelectric-Synergistically Classical Pavlovian Conditioning and Neural Coding Dynamics (Small, 2020, DOI:10.1002/smll.202005217);同时被选为内封面(Inside Cover).
本文由作者团队供稿。
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