SCMs|用于神经形态计算的可调制浮栅光敏突触晶体管

将记忆和处理功能整合为一个单元的突触器件在神经形态计算、软机器人和人机交互等方面具有广泛的应用潜力。然而，先前报道的大多数突触器件一旦制造出来就表现出固定的性能，这限制了它们在不同场景中的应用。近日，复旦大学丁士进教授和吴小晗副教授等人在SCIENCE CHINA Materials发表研究论文，报道了一种以钙钛矿量子点为电荷俘获层、以原子层沉积的Al₂O₃为隧穿层的浮栅光敏突触晶体管。在电或者光信号的刺激下，该器件都能展示出典型的突触行为，包括兴奋性突触后电流、双脉冲异化和动态滤波特性。

图1 光信号的刺激下器件的突触行为。

进一步地，器件中高质量Al₂O₃隧穿层和高光敏的钙钛矿量子点电荷俘获层使得其突触可塑性可以在光和电信号的共同调制下实现大范围的调节。在电调制过程中施加光信号可以显著改善突触权重的变化和权值更新的非线性，而光调制下的记忆效应可以明显地受到栅极电压的调节。该器件的阵列进一步展示了对图案“0”和“1”的不同突触权重或记忆时间的学习和遗忘过程。

图2 光和电信号的共同调制下，器件阵列对图案“0”和“1”的不同突触权重或记忆时间的学习和遗忘过程。

综上，这项工作为构建复杂而稳固的人工神经网络提供了具有可调功能的突触器件。 

该研究成果最近发表于Science China Materials, 2020, 10.1007/s40843-020-1534-2。

推荐阅读

点击左下角“阅读原文”，阅读以上文章PDF原文

—关注中国科学材料，请长按识别二维码—