人类大脑中有大量的含有突触结构的神经元,正是这些充当记忆和计算单元的神经元使我们能在日常生活中高效地思考问题,敏锐地感知事物。那么,大脑这卓越的体系结构能否为我们克服冯诺依曼非常规计算的瓶颈提供参考呢?近日,受生物神经形态系统启发,深圳大学的韩素婷、周晔团队展示了基于无机钙钛矿量子点的神经形态计算的光子突触。
传统的计算系统基于冯诺依曼架构,将主存储器和中央处理单元分开,由于存储器和中央计算单元之间的数据通信速率有其内在的局限性,目前面临着重大挑战。当前人工智能和物联网(IoTs)概念推动了神经系统实物层次的模仿,而作为神经形态结构发展的一个至关重要的阶段,用器件来模拟突触以研究其性质是必不可少的。在如今研究理想的突触模拟装置的探索中,忆阻器、相变存储器以及场效应晶体管等器件依旧存在有难以解决的设备障碍。
近来,尽管依旧存在速度受限,整合难度高和具有电激发依赖性等不足,基于碳纳米管的光电子突触和基于微纤维的光子突触已被证明具有无电互连能量损失和大带宽的前瞻性优势,因此,与闪存的栅极、源极和漏极相比,光信号可以被视为附加端子,用于模拟具有较少能量损失的光子突触。
深圳大学的团队展示了基于Si / SiO2/ CsPbBr3量子点(QD)/聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)/并五苯/ Au源-漏电极闪存结构的光子突触。在CsPbBr3QD和半导体层之间形成的异质结构是存储器件的光编程和电擦除特性的基础。此外,包括短期可塑性(STP)、长期可塑性(LTP)和放电速率依赖可塑性(SRDP)在内的突触功能在器件层面得到模拟。实现了光子增强的器件特性,并且突触权重表现出365、450、520至660 nm的多波长响应。为了研究基于CsPbBr3量子点的光子神经形态器件的工作机制,通过原位开尔文探针显微镜(KPFM)在光照下进行并五苯/ PMMA / CsPbBr3量子点和原始CsPbBr3量子点膜的表面电位映射,我们可以观察到CsPbBr3量子点中的光生电子的累积和光生载流子的注入行为。
深圳大学团队的上述成果建立了一个集成光子和神经形态计算的新颖架构,展示了基于无机CsPbBr3 量子点的光电存储器及其突触功能的实现,模拟出了人脑中的突触连接规则,成功地实现了光子增强特性,为基于钙钛矿的存储器的进一步发展奠定基础。
这一成果近期发表在Advanced Materials 上,文章的第一作者是深圳大学王燕博士。
该论文作者为:Yan Wang, Ziyu Lv, Jinrui Chen, Zhanpeng Wang, Ye Zhou,* Li Zhou, Xiaoli Chen, and Su-Ting Han* Photonic Synapses Based on Inorganic Perovskite Quantum Dots for Neuromorphic Computing. Adv. Mater., 2018, 30, 1802883, DOI: 10.1002/adma.201802883
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