基于硅纳米晶体的晶体管型光电神经突触器件研究

发布时间：2020-05-16 21:31

【摘要】：模仿大脑功能的神经拟态计算现在是除了传统的冯·诺依曼计算之外最重要的技术之一。而在大脑中,学习和记忆等功能的实现是通过神经元修改生物突触之间的突触权重进行的,这表明了神经突触器件的研究对于神经拟态计算的实现至关重要。在过去的几年里,许多具有忆阻器和场效应晶体管(FET)结构的神经突触器件已经被制造出来。具有场效应晶体管结构的神经突触器件由于具有易编程和易集成的特点,得到了很多研究者的关注。到目前为止,大多数晶体管型神经突触器件都已经被证实可以实现电刺激。然而,最近神经科学中光遗传学领域的发展引发了人们对光刺激的晶体管型神经突触器件研究的兴趣,将光引入到晶体管型神经突触器件不仅可以显著增大突触器件的带宽,还可以有效缓解突触器件的互连问题。光刺激的晶体管型神经突触器件最近已经通过使用二维(2D)材料(如石墨烯和MoS2)制造出来,尽管这些器件也显示出优异的突触可塑性,但它们的光刺激仅限于在较窄的紫外(UV)—可见光谱范围内有效,而在兼容光通信领域的近红外(NIR)波段,光刺激仍然难以实现。另外,二维材料的光学吸收通常很弱,因此基于二维材料的突触器件需要更大功率的光刺激,然而这实际上对于超低能耗的神经拟态计算的发展来说是一个严重的问题。值得注意的是,光刺激的晶体管型神经突触器件也可以施加电刺激,并且为了实现突触器件的高性能、多功能,光刺激和电刺激的协同作用是很有必要的,然而这一领域至今尚未被深入的研究。在本文中,我们通过使用硼掺杂的硅纳米晶体制备了光刺激的晶体管型神经突触器件,硼掺杂的硅纳米晶体在较宽的紫外(UV)到近红外(NIR)光谱范围内都具有较强的光吸收。这些器件基本都可以实现紫外到近红外光谱范围的光刺激,而且由光刺激引起的器件的光栅压现象可以模仿一系列重要的突触功能。从器件的并行性考虑,我们也可以在基于硅纳米晶体的晶体管型神经突触器件的栅电极处轻易地施加电脉冲刺激。我们利用光刺激和电刺激的协同作用,不仅实现了基于硅纳米晶体的晶体管型神经突触器件的超塑性和逻辑功能,还模仿了厌恶学习的神经行为。目前基于硅纳米晶体的晶体管型神经突触器件实现了超低的能量消耗,有望应用于未来高能效神经拟态计算的发展。本文主要的研究内容和结果如下:(1)利用冷等离子体法制备从紫外到近红外都具有很强光吸收的的掺硼硅纳米晶体,利用场发射透射电子显微镜(TEM)表征其晶体结构和晶粒尺寸,利用紫外-可见-近红外吸收光谱表征其吸光特性。制备基于硅纳米晶体的晶体管型神经突触器件,利用光学显微镜和扫描电子显微镜(SEM)表征器件表面形貌。在单个器件上施加电刺激得到兴奋性神经突触后电流(EPSC)、双脉冲易化(PPF)等验证其突触可塑性,并对其机理提出解释。(2)我们对器件进行光刺激,得到了光刺激下突触可塑性,并利用光电耦合刺激,实现STDP、厌恶学习、逻辑计算、超可塑性等突触功能,对该器件的一致性、写入噪声、非线性、功耗等性能做出了表征,并利用基于硅纳米晶体的晶体管型神经突触器件的突触行为以MNIST手写数字库为对象做了神经拟态计算仿真模拟,得到了93.6%的图像识别精确度。
【图文】：

突触,电子,人脑

浙江大学硕士学位论文存取存储器以及早期提出的物理概念“忆阻器”的实现，神起广泛关注。这些创新器件能够在超短时间内以超低能耗存储非常类似于人脑的特征。最吸引人的是，，依赖于其先前状态的理特性可以通过外部刺激连续定制并且甚至在断电后也可以物突触的行为。应该注意的是，由于人脑的极其复杂，这些可今为止没有一个显示出能够媲美生物突触物理性能的潜力。逡逑４００邋逦逡逑

函数,学习规则,突触

之间的相对时间差，以及ｔ和土分别表示指数函数的比例因子和时间常数。根据逡逑方程，可以推导出ＳＴＤＰ学习的计算模型通常采用的四种类型的ＳＴＤＰ函数［４２］，从逡逑而产生图１．４。图ａ对应具有正权重（ｗ＞０）的突触。因此，只要ＡＴ＞０，由于Ａ逡逑ｗ的正号，突触权重ｗ总是被加强。然而，该学习规则不适用于具有负权重（ｗ＜０）逡逑的一些抑制性突触，因为权重的增加反过来会削弱突触的强度。为了解决这个问逡逑题，需要具有与图ｂ类似形状的ＳＴＤＰ学习规则，因为在这种情况下，当ＡＴ＞０时，逡逑减小权重将增强突触本身。Ａｗ和ＡＴ之间的这种关系，由图ｂ给出，通常被称为逡逑反ＳＴＤＰ学习功能。图ｃ，邋ｄ分别是ａ和ｂ的对称形式。逡逑８０邋［￣＾ｕ，逦￣￣：逦］８０逡逑：４0。逡逑－４０逦／Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ邋Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ邋＼逦－４０逡逑Ｃ0＂逦；邋Ｈｅｂｂｉａｎ逦ａｎｔｉ－Ｈｅｂｂｉａｎ；逡逑已，８０逦；邋ｌｅａｒｎｉｎｇ邋ｒｕｌｅ逦；逦－00逡逑＿逦８０邋Ｃ逦／ＡｘＳｙｍｍｅｔｒｉｃ逦ｄ逦：逦。逡逑Ｚ邋ｊ邋＇邋Ｈｅｂｂｉａｎ邋＾逦〔…广逦０逡逑４0邋／逦＾逦＼逦Ａ
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN15;O73

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