中南大學-蔣杰課題組Small: 基于離子調控的混合維異質結光電神經形態晶體管
前言：
近年來，人工智能以迅猛之勢得到了長足的發展，而具有神經計算功能的納米器件是未來人工智能不可缺少的組成部分。研制具有自主學習和認知功能的超低功耗計算機是神經形態工程的終極目標。光電神經形態晶體管對于實現類腦神經形態計算至關重要。然而，傳統的硅基晶體管、氧化物晶體管由于缺乏光響應增強機制和對半導體溝道載流子調控的能力較弱，在處理光電耦合信息時有明顯的不足。因此，開發具有良好的光電性能以及能同時處理光電耦合信息的新型神經形態晶體管的研究具有十分重要的意義。
研究成果：
有鑒于此，近日，中南大學蔣杰副教授和何軍教授（共同通訊作者）合作提出了一種基于離子調控零維鈣鈦礦量子點（0D-CsPbBr3?QDs）/二維二硫化鉬（2D-MoS2）混合維異質結溝道的光電神經形態晶體管。通過在具有強大載流子輸運能力的2D層狀MoS2半導體上引入具有優異光吸收能力的膠體鈣鈦礦量子點，可以構建一個高效的光生載流子輸運界面。該器件不僅具有高光響應性，而且具有良好的神經仿生特征，例如興奮性突觸后電流、雙脈沖易化、動態時間濾波。更重要的是，可以使用光電協同方法成功模擬效率可調的光電巴甫洛夫聯想學習和光電混合神經元編碼行為。本文提出的器件可以為下一代人工智能納米光電器件與系統的集成提供廣闊的發展前景。
圖文簡介：
圖1. 晶體管的結構與材料表征。（a）晶體管的三維結構示意圖。（b）CsPbBr3?QDs的TEM圖像。（c）HRTEM圖像。（d）CsPbBr3?QDs的元素圖像。（e）CsPbBr3?QDs薄膜的XRD光譜。（f）MoS2薄片的拉曼光譜。
圖2. 光電混合調制晶體管的突觸特性（a）人腦神經系統中光敏生物突觸的示意圖。（b）由電脈沖激發的瞬態EPSC響應。（c）光脈沖觸發的典型EPSC響應。（d）由十個不同頻率的光脈沖觸發的EPSC響應。（e）由10個不同的光脈沖寬度激發的EPSC響應，從短程記憶過渡到長程記憶。
圖3.?效率可調的巴甫洛夫聯想學習。（a）巴甫洛夫狗實驗的示意圖。（b）聯想學習的神經回路示意圖。（c）在該晶體管中模擬了巴甫洛夫聯想學習和消亡。（d）十個脈沖寬度為60ms的光電脈沖協同作用觸發更有效的聯想學習。（e）學習效率（ηL）與訓練脈沖寬度（Wp）和訓練后響鈴次數（After Nbell）的關系。（f）學習效率（ηL）與訓練脈沖數（NP）和訓練后響鈴次數（After Nbell）的關系。
圖4. 編碼信息與神經元的算術運算。（a）器件的驅動輸入和調制輸入模式以及神經算法的實現。（b）對于不同的調控電壓，在100spikes/s的速率下，光驅動輸入誘發的EPSC響應。（c）由不同的調控電壓調制的神經元的速率編碼。（d）通過神經元I-O關系的線性擬合，總結的斜率和y軸截距隨調控電壓的變化。（e）對于不同的調控光，在100spikes/s的速率下，電驅動輸入誘發的EPSC響應。（f）由不同的調控光調制的神經元的速率編碼。（g）通過神經元I-O關系的線性擬合，總結的斜率和y軸截距隨調控光的變化。
圖5. 晶體管的工作原理。（a）通過第一性原理計算：器件在熱平衡狀態下CsPbBr3?QDs/MoS2異質結的三維差分電荷密度。（b）沿CsPbBr3?QDs/MoS2接觸z方向的平面平均差分電荷密度。（c）接觸前CsPbBr3?QDs/MoS2界面的能帶圖。（d-e）CsPbBr3?QDs/MoS2異質結處電荷產生和輸運過程的示意圖：在光照射下和去除光照射后。（f-h）溝道電流輸運機制的能帶示意圖：f)熱平衡態，g)光照射態，h)移除光后。
小結：
本文開發了一種基于CsPbBr3-QDs/2D-MoS2異質結溝道的新型光電混合神經形態晶體管。利用時空混合脈沖可以成功模擬光電子巴甫洛夫聯想學習和神經元增益調制等行為。該工作在低能耗的類腦認知學習方面具有重要的應用價值，有望推動人工智能微納光電子器件研究的進一步發展。
致謝：
感謝中南大學創新驅動計劃研究基金(2019CX024)、湖南省自然科學基金(2018JJ3652)、中國博士后科學基金(2018M632985、2018T110839)等項目對本研究的資助。
文獻鏈接
Vertical 0D-Perovskite/2D-MoS2 van der Waals Heterojunction Phototransistor for Emulating Photoelectric-Synergistically Classical Pavlovian Conditioning and Neural Coding Dynamics (Small, 2020, DOI:10.1002/smll.202005217)；同時被選為內封面(Inside Cover).
本文由作者團隊供稿。
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