在当代计算中，冯·诺依曼架构广泛应用于个人电脑、智能手机、平板电脑和互联网应用程序中，支撑着人工智能的基础算法和模型。然而，这种架构中存储器和处理的分离降低了数据传输速度，越来越不能满足现代计算机系统的性能需求。为了解决这个问题，研究人员已经开始寻求替代计算范式。从人脑强大的生物计算能力中汲取灵感，“类脑计算”的概念已经出现并融入计算机科学领域。类脑计算致力于模拟大脑的神经系统，目的是制作反映大脑复杂神经网络的软件或硬件系统，从而促进有效的信息处理。神经元被认为是人类大脑中的基本计算单元，形成了由数十亿个神经元通过突触互连而成的复杂神经网络。因此，设计能够模拟突触行为的人工突触器件是构建类脑计算机的基础。这些人工突触器件，也称为神经形态器件，模拟生物突触的功能，并有助于构建神经网络，从而实现类似大脑的信息处理。它们可以模仿突触连接的强度和可塑性，从而训练类似于生物突触的信号传递和学习能力。目前，二端忆阻器和三端突触晶体管代表了人工突触的最普遍和最广泛研究的类别。虽然双端器件易于实现，但三端器件更准确地模拟生物突触的复杂性并呈现出实质性优势。目前已报道了大量三端人工突触器件，主要采用无机、有机、低维材料和生物材料等。在所报道的活性材料中，铁电材料由于其独特的性质而受到极大的关注。结合铁电栅极的铁电场效应晶体管（Fe-FET）由于其低电压操作、紧凑的单元尺寸和非易失性而成为铁电器件研究领域中的热门课题。然而，大多数报道的具有Fe-FET结构的神经形态器件表现出一些缺点阻碍了它们的商业可行性。主要问题是保留时间短，这由两个主要因素引起：去极化场和有限的栅极漏电流。具体地说，单晶范德华铁电层提供二次铁电迟滞返回，从而减轻由去极化场引起的保留损失。此外，范德华材料缺乏界面键，这种无界面陷阱的设计也减少了内存性能的下降。这个问题可以通过范德华工程来解决，该工程使得单晶铁电材料的集成能够与其他二维（2D）材料集成，同时保持干净的界面。传统Fe-FET结构的第二个问题是由于传统FET调制机制和材料固有特性的限制，其开关比低。为了解决第二个问题，可以设计非对称结构以赋予晶体管在关断状态下的低沟道电流和在导通状态下的高电流（从而导致相当大的切换比），这是通过相邻铁电材料中的极化场自发地诱导半导体沟道中的费米能级的显著移位来实现的。同时具有优良的记忆特性和高开关比是设计高性能突触器件的关键因素。
近日，中国科学院北京纳米能源与系统研究所王中林院士和孙其君研究员团队报道了一种基于非对称铁电异质结的多模态机-光-电多模态仿生记忆突触。该人工突触器件由不对称MoS2/CIPS铁电异质结构场效应晶体管（AFe-FET）和集成摩擦电纳米发电机（TENG）单元组成，通过提供摩擦电势来实现门控、编程和突触可塑性。在摩擦电位调制下，该存储器件显示出机械位移衍生的电学性能，包括高开/关比（> 107）、大存储窗口（相当于95 V）、优异的电荷保持能力（> 104 s）和良好的耐久性（> 103循环）。基于这些优良的电特性，典型突触行为，如兴奋性突触后电流（EPSC）、成对脉冲易化（PPF）、短时记忆（STM）和长时记忆（LTM）等已被成功地模拟。由于MoS2/CIPS异质结具有出色的光敏性，光照也可以触发突触后电流并更新突触权重，这为摩擦电势和光电可塑性协同调制提供了有效的策略。在协同调制下，实现了多模态时空相关动态逻辑。通过机-光-电塑化的非对称MoS2/CIPS铁电异质结实现的多模态记忆突触显示出优越的电学性能，并成功模拟了一系列生物突触功能，为突触可塑性的多模态调制、多功能感觉记忆、神经形态器件和体现人工智能的类人电子器件提供了一种简便而有前途的策略。
该成果以“Brain-inspired Multimodal Synaptic Memory via Mechanophotonic Plasticized Asymmetric Ferroelectric Heterostructure”为题发表在Advanced Functional Materials期刊上。
图文导读
图1. (a)人体触觉/视觉感觉系统示意图。(b)基于不对称MoS2/CIPS异质结构的人工突触的3D示意图。(c)摩擦电子晶体管的相应等效电路图。(d)突触前和突触后神经元之间的突触连接结构示意图。(e)AFe-FET器件的假彩色SEM图像。(f)集成TENG器件的输出电压。
图2. (a)摩擦晶体管的输出特性。(b)不同位移D下的摩擦晶体管转移特性(c) D位移(D)随|D|的变化。(d)不同机械位移下的固位性能。(e)动态多级存储器操作过程。(f) 1000次耐久性试验。不同状态下摩擦晶体管对应的能带图:(g)无外加电场的平衡态，(h) +VTENG下能带图，(i) -VTENG下能带图。
图3. (a)生物突触和人工突触装置的示意图。(b)在TENG作用下EPSC的反应(D = 0.1 mm)。(c)不同TENG位移和不同持续时间下EPSC的变化。(d)计算不同TENG位移下每个脉冲的衰减时间。(e)由一对TENG动作激活的EPSC反应。插入的曲线显示了PPF指数作为脉冲间隔的函数。(f) EPSC对多个TENG行动的实时反应。行动数(n)从3增加到10。(g)不同TENG位移下脉冲数相关的促进增益(An/A1)。(h)由不同频率的10个连续脉冲引起的EPSC。(i) EPSC振幅增益(A10/A1)绘制为频率的函数。
图4. (a)光电人工突触示意图。(b) 405 nm光脉冲诱发的EPSC。(c) EPSC与405 nm光脉冲持续时间的关系。(d) EPSC在不同P和不同TENG位移下的变化。(e)在光照条件下，由一对TENG动作激活的EPSC反应。插入的曲线显示了PPF指数作为脉冲间隔的函数。(f)光照条件下30个不同位移的连续TENG脉冲的EPSCs。(g)不同脉冲位移下的电流增益(A30/A1)。(h)突触装置的光增强和摩擦电抑制行为。
图5. (a)逻辑运算人工突触装置示意图。(b)“与”逻辑功能由365 nm (0.17 mW/cm2)和460 nm (2.19 mW/cm2)光峰值模拟。(c)“或”逻辑功能由365 nm (0.33 mW/cm2)和460 nm (5.59 mW/cm2)光峰值模拟。(d)人工突触装置示意图;(e)光(365 nm)和TENG信号协同调控的逻辑操作。(f)"AND"， (g)“或”，(h)“NOR”及(i)通过光和电信号的同步调制实现的“NAND”逻辑运算。
结论: 综上，该工作成功地展示了一种基于机-光-电增塑化的不对称MoS2/CIPS铁电异质结用于构建多模态记忆突触。在摩擦电位调制下，存储器表现出优异的机械性能，包括高开/关比(>107)、大存储窗口(相当于95 V)、优异的电荷保持能力(> 104 s)和良好的耐久能力(>103周期)。此外，通过调节机械位移宽度、强度、持续时间、次数和间隔，成功模拟了EPSC、STM、LTM、PPF等典型突触功能和高通滤波特性。该装置还可以很好地模拟不同波长光脉冲(405、460、520、590和620 nm)下的突触可塑性，丰富了协同突触功能的多样性。通过机械位移和光照对记忆突触进行协同调制，实现“AND”、“OR”、“NOR”、“NAND”等典型逻辑功能和时空动态逻辑。该论文提出的基于机-光-电塑化不对称MoS2/CIPS铁电异质结的记忆突触在多模态神经形态器件、类人仿生电子和人工智能系统中意义重大。
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DOI：10.1002/adfm.202408435声明：仅代表作者个人观点，作者水平有限，如有不科学之处，请在下方留言指正！
