Adv. Mater.：用于時空信息處理的氧化物基電解質柵控晶體管

【研究背景】

與生物神經系統具有很大相似性的脈沖神經網絡（SNNs）有望處理時空信息，并能為物聯網和邊緣計算提供實時和高能效的計算范式。非揮發性電解質柵控晶體管（EGTs）具有突出的模擬開關性能（突觸器件最關鍵的特性），最近被證明是一種很有前途的突觸器件。然而高性能的、大規模的EGT陣列以及EGT在SNN中用于時空信息處理的應用仍需要進一步的驗證。

【成果簡介】

近日，中國科學院微電子研究所博士生李悅、盧吉凱和尚大山研究員介紹了一種以非晶態Nb₂O₅和Li_xSiO₂分別為溝道材料和電解質柵材料的氧化物基EGT，并集成到32×32 EGT陣列中。這種EGT器件表現出準線性的模擬開關特性、良好的耐受性（10⁶）和保持性、高開關速度的100 ns、超低讀出電導（< 100 nS）以及超低操作能耗密度（20 fJ μm^-2）。這種優異的模擬開關性能可用于具有時空信息處理能力的SNN硬件實現，使具有不同時序的尖峰序列能夠被EGT陣列有效地學習和識別。最后，這種基于EGT的時空信息處理被用于檢測觸覺傳感系統中的移動方向。這些結果表明基于氧化物的EGT器件可用于高能效的神經形態計算以支持物端應用。該文章近日以題為“Oxide‐Based Electrolyte‐Gated Transistors for Spatiotemporal Information Processing”發表在知名期刊Adv. Mater.上。

【圖文導讀】

圖一、EGT的結構和開關機理

（a）32×32 EGT陣列的示意圖，在圖中標記了漏極、柵極和源極線。

（b）制備的EGT陣列的圖像（左）和單個EGT單元的放大圖像（右）。

（c）EGT的示意圖以及（b）中沿黑色虛線的橫截面的TEM。

（d）在不同的掃描速率下的轉移曲線（I_d-V_g）。

（e）存儲窗口（紅色）和0 V時的開/關比（藍色）隨V_g掃描速率的變化。

（f）在不同的掃描速率下的柵極漏電流曲線（I_g-V_g）。

（g）基于α-Nb₂O₅的EGT的動力學分析。

（h）從Li_xSiO₂電解質到α-Nb₂O₅溝道的Li⁺在初始、經歷正柵壓和負柵壓后的深度分布，表明Li⁺嵌入到α-Nb₂O₅溝道層中。

圖二、模擬開關性能

（a）由+3.6/-3.4 V和10 ms寬度的V_g脈沖誘導的具有32個離散狀態的溝道電導開關100個周期。

（b）EGT器件的保留性能。

（c）對周期開關特性進行非線性分析，得到溝道電導增加和減少的非線性因子的均值較小，分別為：ν= 0.6和ν= 1.58。

（d）溝道電導增加（上）和減少（下）時的累積分布函數圖。

（e）溝道電導增加（紅色）和減少（藍色）時的器件間非線性分布。

（f）溝道電導最低電導態（紅色）和最高電導態（藍色）的器件間分布。

圖三、高速開關測量和能耗計算

（a）EGT的高速開關測試。重復施加64個電壓脈沖循環進行驗證。脈沖寬度分別為1 ms，100 μs，1 μs，100 ns和10 ns。插圖： 10 ns脈沖寬度時標溝道電導調制放大圖。

（b）單次觸發溝道電導ΔG的平均變化與脈沖寬度的關系。

（c）最大動態開關能量（E_max）與器件面積A在雙對數坐標下的線性比例關系。

圖四、基于EGT突觸的時空SNN

（a）通過3個EGT突觸將3個前神經元與1個后神經元連接的3×1 SNN示意圖。

（b）測量了流經每個突觸的突觸電流（上面三幅圖）和模擬的膜電位（V_m）在輸入了脈沖序列3-2-1和1-2-3變化，（底部圖）。

（c）用于實現STDP的V_s和V_g波形的組合策略。

（d）突觸增強（頂部）和抑制（底部）時突觸權重的相對變化與Δt的關系。

（e）時空脈沖序列學習過程中的權重變化。

圖五、構建觸覺傳感系統

（a）由5×5人工觸覺傳感器陣列構成的觸摸板以及基于EGT的SNN時空信息處理示意圖。

（b）由EGT突觸連接的輸入神經元和輸出神經元組成的SNN架構圖，用于時空方位信息識別。

（c）8個輸出神經元的膜電位(V_m)與移動方向方位角的關系。不同的脈沖序列代表不同的方向被輸入。

【結論展望】

綜上所述，作者們成功地制造了一個基于氧化物的EGT陣列。該陣列模擬了具有準線性、低的阻態變化、高耐久性、高速度、低讀出電導和低開關能量密度的突觸權重模擬調制。突觸性能的改善主要體現在三個方面：開關/讀取分離操作、高絕緣的非晶態Nb₂O₅溝道和Li_xSiO₂介質以及穩定的Li⁺電化學插入/抽取機制。其突出的模擬開關性能被用于時空編碼SNN的硬件實現中，證明了EGT陣列具有高效的學習和識別能力。在此基礎上，作者們證明這種基于EGT的SNN可用于開發具有移動方位檢測能力的觸覺感知系統。這些結果表明這種EGT器件可用來作為神經形態計算器件支持邊緣計算的應用，如作為物聯網交互接口的智能傳感系統。

文獻鏈接：Oxide‐Based Electrolyte‐Gated Transistors for Spatiotemporal Information Processing (Adv. Mater., 2020, DOI: 10.1002/adma.202003018)

作者簡介：

尚大山，現任中國科學院微電子研究所研究員。 2007年于中國科學院上海硅酸鹽研究所獲得博士學位。2007-2018年在中國科學院物理研究所任副研究員，期間于2011年5月–2012年4月，韓國首爾大學物理與天文系博士后；2013年11月–2014年1月，英國劍橋大學材料科學與冶金系訪問學者；2012年7月–2014年2月，德國亞琛工業大學物理系（IA） 洪堡學者。研究領域包括受生物啟發的認知記憶與神經形態計算器件、模型、算法以及人工智能感官系統。

相關研究：

1、?C. B. Bu, H. Xu, D. S. Shang,* Y. Li, H. B. Lv, Q. Liu, Ion-gated transistor: An enabler for sensing and computing integration, Adv. Intell. Syst. 2000156 (2020)

2、S. Yang, D. S. Shang,* N. Liu, E. J. Fuller, S. Agrawal, A. A. Talin, Y. Q. Li, B. G. Shen, Y. Sun, All-solid-state synaptic transistor with ultralow conductance for neuromorphic computing, Adv. Func. Mater. 28, 1804170 (2018)

3、C. S. Yang, D. S. Shang,* N. Liu, G. Shi, X. Shen, R. C. Ru, Y. Q. Li, and Y. Sun, A synaptic transistor based on quasi-2D molybdenum oxide, Adv. Mater. 29, 1700906 (2017)

本文由大兵哥供稿。

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