電子科大/南洋理工 AFM 綜述：基于2D材料的突觸器件應用于神經形態計算的最新進展

【背景介紹】

計算機以金屬氧化物半導體場效應晶體管（MOSFETs）作為集成電路的核心器件，為現代信息社會奠定了基礎，并見證了許多領域的技術創新。由于內存和中央處理器（CPU）相互分離，傳統計算機在處理海量數據時面臨著嚴重挑戰，即馮·諾依曼“瓶頸”問題。其中，在實現大數據時代的物聯網（IoT）時，這一瓶頸將變得尤為突出。受到人腦的啟發，研究者提出了利用人工神經網絡（ANNs）解決傳統計算體系結構的馮·諾依曼瓶頸問題，并取得一系列突破性成就。但是，ANNs算法的實現仍舊依賴常規計算機上編譯程序的運行，這導致計算能力有限和能源效率低下等問題。通過模擬人腦的信號傳輸和信息處理，研究人員為開發高能效的神經形態計算提供了重要的解決方案，并在人工智能（AI）應用中顯示出巨大的潛力。同時，隨著AI、IoT和機器學習（ML）的出現，對計算能力的需求呈指數級增長，亟需提出新的計算原語。最近，模仿生物突觸的基本電子器件取得了重大進展。其中，二維材料（2D）由于其原子厚度和較弱的電荷屏蔽作用，導致其物理特性可以通過各種外界刺激來調控，非常有利于人工突觸的制備與應用。

【成果簡介】

近日，電子科技大學劉富才教授和新加坡南洋理工大學劉政教授（共同通訊作者）等人總結報道了基于2D材料的突觸器件在神經形態計算領域應用的最新進展。電子科技大學光電科學與工程學院曹桂銘博士和蒙鵬博士為文章共同第一作者。在本綜述中，作者針對高性能和功能性神經形態計算應用，提供了基于2D材料的突觸器件的全面綜述，其中包括2D材料和異質結構的優點、各種穩定的多功能2D突觸器件以及相關的神經形態應用。此外，作者還討論了2D突觸器件未來發展的挑戰和策略。總之，本文對2D突觸器件的設計和制備及其在神經形態計算中的應用提供了深刻見解。研究成果以題為“2D Material Based Synaptic Devices for Neuromorphic Computing”發布在國際著名期刊Adv. Funct. Mater.上。

【圖文解讀】

圖一、用于突觸器件和神經形態計算應用的2D材料概述

圖二、2D材料和異質結
（a）2D材料目錄，包括金屬、半導體和絕緣體；

（b）通過堆疊不同的2D材料制備的異質結；

（c）三種異質結的能帶排列。

圖三、合成方法
（a）化學氣相沉積（CVD）設備的示意圖；

（b）熔融鹽輔助化學氣相沉積（CVD）方法的示意圖；

（c）通過CVD直接合成的金屬過渡金屬二鹵化物（m-TMDs）和半導體TMD（s-TMDs）之間的范德華陣列。

圖四、電學控制金屬導電絲的形成和斷裂模擬突觸可塑性
（a）施加脈沖電壓序列下， Au/Ti/h-BN/Cu突觸器件的動態響應；

（b）Au/Ti/h-BN/Cu器件的動態響應；

（c）應用PVS序列，先是非易失性電阻開關的突然增加，再是額外的電流增加；

（d）通過施加較長脈沖周期τ_up=τ_down=200 μs的PVS序列模擬突觸增強；

（e）Au/Ti/h-BN/Cu和Au/h-BN/Au突觸器件的橫截面TEM圖像；

（f）Au/MoS₂/Cu憶阻器的光學圖像和示意圖；

（g）Au/MoS₂/Cu呈現出雙極性電阻切換行為，設定電壓和靜止電壓分別約為0.25和-0.15V；

（h）突觸權重和有效電壓幅度隨Δt的變化。

圖五、電學控制2D材料中固有缺陷的遷移和分布來模擬突觸行為
（a）Ag/MO_x/MoS₂/Ag憶阻器的照片，位于柔性襯底（聚萘二甲酸乙二醇酯）上的器件陣列，以及器件的截面SEM圖像；

（b）施加一系列振幅為0.15 V、重復間隔為6 s的電脈沖來模擬短期可塑性；

（c）通過施加0.15 V的脈沖和0.6 s的重復間隔來模擬長期可塑性。

圖六、基于MoTe₂結構相變的憶阻行為
（a）垂直TMD器件的示意圖以及光學和SEM圖像，其中Ti/Ni、Ti/Au和SiO₂薄膜分別用作頂部電極、底部電極和隔離層；

（b）沿[109]_2H和[119]_2H軸區域拍攝的原子分辨率HAADF圖像；

（c）2H-MoTe₂憶阻器的性能；

（d）器件在不同阻態下的電學性能；

（e）Metal-Al₂O₃/MoTe₂-Metal垂直結構器件的多次I-V測試結果。

圖七、基于陷阱電荷捕獲/去捕獲和離子液柵的突觸晶體管
（a）Bi₂O₂Se三端突觸晶體管的示意圖；

（b）陷阱電荷捕獲/去捕獲機制的示意圖；

（c）以范德華材料為溝道的離子液柵突觸晶體管的示意圖；

（d）離子在生物系統和離子液柵突觸晶體管間的遷移和動態平衡；

（e）對WSe₂突觸晶體管施加60個增強和抑制柵極脈沖，模擬突觸長期增強和抑制，權重更新呈現出優異的的線性變化、對稱性和可再現性；

（f）WSe₂突觸晶體管的能量消耗和相應的權重變化隨脈沖幅度的函數。

圖八、基于浮柵FET和鐵電FET的突觸晶體管
（a）MoS₂/h-BN/石墨烯浮柵器件的示意圖；

（b）柵極電容電路圖；

（c）比較具有不同FG比例的器件的亞閾值斜率；

（d）MoS₂ 浮柵器件的工作機制；

（e-f）基于MoS₂ 浮柵突觸晶體管中的中心對稱和軸對稱STDP；

（g）基于石墨烯FeFET的突觸晶體管的示意圖；

（h）調節鐵電極性控制石墨烯導電載流子類型，實現具有空穴或電子導電互補作用的突觸。

圖九、光電突觸器件
（a）MoO_x光電突觸器件的示意圖結構；

（b）在直流掃描模式下進行光學SET和電學RESET；

（c）不同功率密度的光所激發的長期增強作用；

（d）MoS₂/PTCDA器件結構和異質結的能帶結構示意圖；

（e）在不同柵極電壓下的突觸響應行為；

（f-g）PPF行為和MoS₂/PTCDA器件的突觸權重變化；

（h）石墨烯/碳納米管器件結構示意圖；

（i）突觸后膜電流變化幅度隨柵極電壓的變化。

圖十、全光刺激的突觸器件
（a）少層BP光電突觸器件的示意圖，其中通過波長為280和365 nm的光刺激誘導實現突觸增強和抑制；

（b）歸一化興奮性突觸后膜電流（EPSC）或抑制性突觸后膜電流（IPSC）隨施加的不同波長的光學脈沖數量的變化；

（c）光學模擬STDP的兩個BP突觸器件的示意圖；

（d）ΔPSC隨突觸后膜和突觸前膜脈沖之間時間差的函數；

（e）串行連接的具有兩位光電XOR邏輯運算功能的少層BP器件示意圖和測試結果。

圖十一、電刺激的異源突觸器件
（a）WO_3-x和WSe₂/石墨烯垂直結構的異源突觸器件的示意圖；

（b）各種背柵電壓偏置下（V_BG = 0、-20和-40 V），突觸后膜電流響應；

（c）雙柵極石墨烯異源突觸晶體管的結構示意圖；

（d）背柵電壓極性調控的突觸后膜電流響應；

（e）基于BP/SnSe異質結的突觸器件的示意圖；

（f）在不同的V_bias和V_g下，測得的器件電流大小；

（g）在不同偏置條件下，突觸權重變化隨V_g的函數。

圖十二、電學和光學雙柵激勵的異源突觸器件
（a）電子、離子和光學模式工作的MoS₂異源突觸晶體管的多柵極架構；

（b）用于模擬經典條件反射實驗的電脈沖和光脈沖；

（c）“巴浦洛夫的狗”條件反射實驗仿生結果；

（d）電學和光學混合調控的MoS₂異源突觸器件的示意圖；

（e）具有突觸前膜頻率依賴性的突觸權重更新；

（f）MoS₂光電異源突觸的高通和低通濾波器功能的示意圖。

圖十三、多端突觸網絡
（a）BP突觸器件的示意圖，其中柵極和漏極分別用作突觸前膜和突觸后膜神經元連接；

（b-c）BP突觸網絡和生物突觸網絡結構示意圖；

（d）在SiO₂/Si襯底上的多晶MoS₂薄膜晶體管器件的結構示意圖；

（e）在最外部電極上施加電學刺激脈沖時，多電極MoS₂薄膜晶體管的電響應行為；

（f-g）通過控制Li⁺在MoS₂層間的分布和遷移，仿生模擬突觸間的競爭和協作。

圖十四、具有混合顏色識別功能的神經形態計算視覺應用
（a）人類視神經系統的示意圖，以及h-BN/WSe₂和h-BN/WCL/WSe₂分別用作光電探測器和突觸器件的示意圖；

（b）在不同的光照條件下，突觸器件的LTP和LTD行為；

（c）應用于彩色圖像識別的光學神經網絡；

（d）用于顏色和混合顏色數字識別的訓練和測試數據集；

（e）基于常規神經網絡和光學神經網絡的有色和混色數字識別結果。

圖十五、具有聲音定位功能的神經形態計算聽覺應用
（a）聲音定位中ITD和ILD工作原理的示意圖；

（b）基于焦耳熱效應的單層MoS₂突觸晶體管的示意圖；

（c）PPF和PPD指標隨脈沖間隔時間的關系；

（d）用于聲音定位的突觸計算的工作機制。

圖十六、神經形態計算在人工觸覺系統中的應用
（a）生物感覺神經系統示意圖；

（b）當在Presynapse-1和Presynapse-2上施加具有時空相關性的刺激脈沖時，所產生的EPSC的示意圖；

（c）具有兩個人工突觸前神經元和一個突觸后神經元的人工神經網絡示意圖；

（d）EPSC對具有時空信息的應力的響應；

（e）由兩個應力觸發的EPSC隨其間隔時間的動態關系。

【總結與展望】

綜上所述，作者介紹了2D材料和相關的范德華異質結的特性、材料的合成和器件的制備，并詳細討論了各種基于2D材料的功能性突觸器件及其神經擬態計算應用。目前，2D突觸器件的神經形態應用仍處于早期階段，還存在以下問題亟待解決：（1）為促進基于2D憶阻器的突觸器件和ANNs的融合，進一步發展神經擬態計算，需要改善突觸器件權重更新的線性度和對稱性，并實現具有更多的電導狀態的器件；（2）為實現基于2D憶阻器或突觸晶體管的硬件神經網絡（HNNs），需要獲取質量高和均一性好的2D材料，并以此構造突觸器件陣列，同時還需要解決2D器件制造工藝與半導體加工技術的兼容性等問題。（3）目前大多數2D異源突觸器件仍面臨器件性能不一致等問題，迫切需要進一步開發具有新工作機制的穩定的新型2D異源突觸器件；（4）還需要研究和探索相應的算法和網絡結構，并與這些特定功能的突觸器件相匹配，以構建高效的硬件神經網絡。

此外，2D材料的原子厚度結構和獨特的電子學特性還促進了多端調控的突觸網絡的發展，并有機會整體集成于單一芯片中。生物學研究表明多端突觸網絡在高能效的時空信息處理和非線性分類中均起著重要作用。由此，2D多端突觸網絡的開發和應用不僅為構建具有處理時空信息功能的新型遞歸神經網絡鋪平了道路，而且也為將來動態模擬大腦中記憶、學習等過程的控制機制提供了機會。

文獻鏈接：2D Material Based Synaptic Devices for Neuromorphic Computing（Adv. Funct. Mater., 2020, DOI: 10.1002/adfm.202005443）

通訊作者簡介

劉富才，電子科技大學教授。分別于2007年2012年獲得南開大學學士及博士學位，畢業后在日本東北大學及新加坡南洋理工大學從事博士后研究工作。2017年入選國家青年高層次人才引進計劃，隨后任職電子科技大學光電科學與工程學院擔任教授。長期從事新型低維材料及異質結的制備及納米光電子器件的研究。以(共同)第一和通訊作者身份在Science Advances，Nature Communications，Adv. Mate., Phys. Rev. Lett., Nano Letters，ACS Nano，Adv. Funct. Materials等學科著名期刊發表論文20余篇，相關科研成果獲得業內科學家廣泛認可，近五年論文引用數近3000次，七篇文章入選ESI高被引論文，研究成果被Nature Photonics、Phys.Org等選為研究亮點，并獲得第七屆饒毓泰基礎光學獎優秀獎。擔任Nature Electronics, Materials Today、Advanced Functional Materials, Advanced Optical Materials, Nanoscale等期刊審稿人。

劉政教授，2005年本科畢業于南開大學，2010年畢業于國家納米科學中心，獲博士學位。現任南洋理工大學材料科學與工程學院副教授（School of Materials Science & Engineering，Nanyang Technological University）、新加坡材料學會講席教授。目前的主要研究方向為二維材料的合成以及器件和能源方面的應用。在Nature, Nat Mater，Nat Nano, Nat Comm，Sci Adv，Adv Mater, JACS，Angewandte Chemie，ACS Nano，Nano Lett等國際著名期刊發表學術論文超過200篇。SCI總引用29000余次，h-index為81。已獲得美國專利一項，新加坡專利三項。所獲獎項包括世界科技獎能源類最終提名，新加坡國立基金會會士，南洋助理教授，新加坡青年科學家獎，ICON-2DMAT青年科學家，Asia’s Rising Scientists, Nano Research Young Star Editors，南洋研究獎，高被引科學家，ACS Nano Rising Star等。

本文由CQR編譯。