計算機作為人類科技發(fā)展的代表,在人們的日常生活中起著不可替代的作用。隨著人類社會信息量的高速增長,計算機在運算速度提高的同時,對能源的消耗也在迅速增加。例如,我國的“天河二號”超級計算機(連續(xù)三次奪得世界超級計算機冠軍),正常工作的功率高達20兆瓦,年耗電量約2億度。相比之下,人腦是自然界中非常高效、節(jié)能的信息處理系統(tǒng),一個成年人的大腦只有二十瓦左右的功率。這種能源消耗上的巨大差異,主要來自于計算機與人腦的構(gòu)架及信息處理方式的不同。現(xiàn)有的計算機是通過馮·諾依曼構(gòu)架方式進行信息存儲與處理的,即信息存儲與信息處理在物理上是分離的,在處理器和存儲器之間需要進行大量的信息傳遞;而人腦則是由約1011個神經(jīng)元相互交叉連接而形成的神經(jīng)元網(wǎng)絡所構(gòu)成。神經(jīng)元之間的連接稱為突觸,人腦中有大約1015個突觸。信息通過改變神經(jīng)元之間的連接強度(稱為突觸權(quán)重)來進行存儲與處理,并且具有自學習功能,實現(xiàn)了存儲與處理的一體化。鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡的特點,研究者們在很早以前就已經(jīng)開始采用傳統(tǒng)的硅基CMOS工藝器件來模擬神經(jīng)元的信息處理方式,以期提高計算機的信息處理效率。但是,一方面由于傳統(tǒng)硅基半導體器件大都是易失性或二進制非易失性存儲器件,與神經(jīng)突觸的模擬型非易失性特征不符,實現(xiàn)一個簡單的神經(jīng)元功能往往需要很多個晶體管參與。另一方面,隨著CMOS工藝數(shù)十年神話式地發(fā)展,器件溝道的尺寸已經(jīng)步入十幾個納米甚至幾個納米,不僅面臨極高的制造難度,而且日益趨近物理極限(如熱效應、量子隧穿效應),很難繼續(xù)通過提高器件密度的方式大幅提高處理能力。因此,在構(gòu)建大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡時,CMOS器件在高密度集成和能耗降低等方面面臨著巨大的挑戰(zhàn)。為了克服CMOS器件所面臨的困難,尋找符合神經(jīng)形態(tài)計算機特性的新材料和新器件成為科研界和工業(yè)界的一個重要目標。
阻變器件的電阻狀態(tài)與所施加的電壓或電流的歷史過程有關(guān),并且在外電場去除后電阻狀態(tài)可以保持下來。這種特性與目前神經(jīng)科學研究結(jié)果所顯示的突觸行為非常相似,展現(xiàn)了在開發(fā)低功耗器件方面的巨大潛力,已被研究者們用來模擬人腦神經(jīng)突觸的功能。近期,中國科學院物理研究所/北京凝聚態(tài)物理國家實驗室(籌)磁學國家重點實驗室M06組副研究員尚大山、研究員孫陽和博士生楊傳森等參考硅基場效應晶體管的結(jié)構(gòu),采用二維材料α-MoO3單晶薄片作為溝道材料制備了一種三端阻變器件,利用離子液體作為柵極,施加電場在二維材料間隙層中注入氫離子,實現(xiàn)了α-MoO3溝道電阻在低能耗條件下的多態(tài)可逆變化。并且,利用該器件的電阻態(tài)的變化,成功模擬了神經(jīng)突觸權(quán)重增強和減弱、短時記憶至長時記憶的轉(zhuǎn)變等行為。此外,他們還利用α-MoO3多晶薄膜制備了Ag/MoO3-x/FTO三明治結(jié)構(gòu)的兩端器件——憶阻器,利用該器件中電場控制的固態(tài)電化學反應,實現(xiàn)了連續(xù)的阻變行為。在此基礎(chǔ)上,通過改變脈沖電場觸發(fā)次數(shù)、寬度、頻率和脈沖間隔,成功模擬了生物學中的神經(jīng)突觸權(quán)重增強和減弱過程、短時記憶至長時記憶的轉(zhuǎn)變、激發(fā)頻率依賴可塑性(SRDP)和激發(fā)時間依賴可塑性(STDP)等行為。此項工作證明了利用二維材料α-MoO3中的固態(tài)電化學過程模擬神經(jīng)突觸行為的可行性,為開發(fā)具有低功耗、可縮放性好的類神經(jīng)突觸晶體管和憶阻器,構(gòu)建高效率的神經(jīng)網(wǎng)絡計算機提供了技術(shù)參考。
以上研究結(jié)果分別發(fā)表在《先進材料》(Advanced Materials 29,1700906 (2017))和Phys. Chem. Chem. Phys. 19, 4190 (2017)。該工作得到了國家自然科學基金(51671213、 11534015)、科技部(2016YFA0300701)和中科院項目(XDB07030200)的支持。參與該工作的合作者還包括:物理所研究員沈保根、禹日成、李永慶,副研究員沈希等。
圖1. 二維材料α-MoO3的晶體結(jié)構(gòu)與樣品的表面形貌。
圖2. α-MoO3晶體管結(jié)構(gòu)、電輸運性質(zhì)與氫離子注入機制。
圖3. 在柵極電壓脈沖作用下,利用α-MoO3晶體管溝道電流變化模擬興奮性突觸后電流(EPSC)行為。
圖4. 利用α-MoO3晶體管溝道電阻的非易失性多態(tài)可逆變化,模擬神經(jīng)突觸的配對脈沖易化(PPF)、突觸權(quán)重增強/減弱以及短時/長時記憶轉(zhuǎn)變。
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