Nano Research:基于石墨炔的光电突触器件及其在神经形态计算和人工视觉系统中的应用
Nano Research 2021-03-06
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第一作者:Zhi-Cheng Zhang

通讯作者:鲁统部,陈旭东

通讯单位:天津理工大学


研究背景

随着“大数据”时代的到来,模拟人类大脑的神经形态计算(类脑计算)取得了长足的发展,它能够以高效低能耗的方式并行处理大量的图像、视频、声音和文本等非结构化数据,弥补传统的冯·诺伊曼计算机处理效率低下、能耗巨大的缺陷。人工突触器件是实现神经形态计算的器件基础,近年来包括忆阻器、突触晶体管等在内的各种人工突触器件发展迅速。其中,光电突触器件能够直接对光信号进行响应,通过单一器件可以实现对光信号的探测、存储和处理功能。基于光电突触器件构筑的人工视觉系统能够简化电路结构,避免数据在传感器、存储器和处理器之间传输所造成的时间延迟和能量损耗,在人工智能、物联网、自动驾驶、机器学习等诸多领域有着巨大的应用潜力。


石墨炔是一种由sp和sp2杂化碳原子构成的新型二维纳米碳材料,具有诸多优异的物理和化学性质,在能源和催化等诸多领域表现出巨大的应用潜力。其中,石墨炔在光电子器件领域的应用一直备受关注。然而,受限于大面积石墨炔制备技术的相对滞后,石墨炔光电子器件的研究仍处于起步阶段。近年来,北京大学张锦院士团队致力于开发新型石墨炔制备技术,相继发展出范德华外延法和双电层限域法等新的石墨炔制备方法,为石墨炔光电子器件的研究创造了条件。


成果简介

近日,天津理工大学鲁统部教授陈旭东副研究员(共同通讯作者)在Nano Research上发表了一篇题为“Synthesis of wafer-scale graphdiyne/graphene heterostructure for scalable neuromorphic computing and artificial visual systems”的文章。该课题组采用一种改进的范德华外延方法在6 cm × 6 cm石墨烯表面直接生长了高度均匀的石墨炔薄膜,用以制备大规模器件阵列。


要点1:GDY/Gr异质结突触晶体管


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图1. 晶圆尺寸GDY/Gr异质结的表征。a) 晶圆尺寸GDY/Gr异质结照片;b) 晶圆尺寸GDY/Gr异质结光学显微图像;c) GDY/Gr异质结的SEM图像;d) GDY/Gr异质结的AFM图像;e) GDY/Gr异质结的SAED图像;f) GDY/Gr异质结的HRTEM图像;g) GDY/Gr异质结的XPS C1s 谱图。


作者利用所制备的GDY/Gr异质结构筑了一种新型光电突触器件,成功模拟包括兴奋性/抑制性突触后电流(EPSC / IPSC),双脉冲易化(PPF),脉冲速率依赖性可塑性(SRDP)和联想学习等突触行为。


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图2. GDY/Gr异质结突触晶体管的光电特性。a) GDY/Gr异质结突触晶体管的示意图(左)和光学图(右);b) 14 × 15 GDY/Gr异质结突触晶体管阵列实物照片;c) GDY/Gr异质结突触晶体管的双扫传输特性曲线;d) 不同光功率下GDY/Gr异质结突触晶体管的传输特性曲线;e) 狄拉克电压的水平位移(ΔV)和器件光响应度(R)随光功率的变化。

 


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图3. GDY/Gr异质结突触晶体管的突触特性。a) 生物突触示意图(左)和GDY/Gr异质结光电突触器件简化电路图(右);b) 采用电/光触发的EPSC/IPSC响应;c) GDY/Gr异质结光电突触器件机理示意图;d) 采用电/光触发的PPF行为;e) 采用电/光触发的PPF-Δt关系图;f) 脉冲数量依赖的EPSC和IPSC;g) 脉冲频率依赖的EPSC和IPSC;h) 联想学习行为。


要点2:全光逻辑功能

 

得益于石墨炔强而宽的吸收范围(300–1000 nm),该光电突触器件可以在整个紫外和可见光波段进行工作,实现了光学“与非”(NAND)和“或非”(NOR)逻辑运算。由于所制备的晶圆尺寸GDY薄膜具有良好的均匀性,基于该薄膜制备的大规模器件阵列表现出较小的器件性能差异,这对于构筑硬件人工神经网络和人工视觉系统至关重要。


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图4. 神经形态计算模拟。a) 电/光诱导的LTP/LTD特性;b) 不同器件的非线性度(βPβD)和最低/最高电导态(GminGmax)分布图;c) 用于识别28 × 28像素手写数字的CNN示意图;d) 不同噪声比(0–90%)的手写体数字;e) 28 × 28像素无噪声手写体数字图像的识别精度随训练周期的变化;f) 不同噪声手写体数字图像的识别精度随训练周期的变化;g) 40个训练周期后,识别精度随噪声像素比例的变化。

 


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图5. a) 轴突多突触网络示意图;b) “与非”逻辑功能;c) “或非”逻辑功能。


要点3:视觉信息感知-记忆-处理系统

基于该光电突触器件的各种参数所创建的人工神经网络在模拟图像识别过程中表现出较高的准确率和效率,以及良好的容错能力。最后,作者构筑了一个7 × 6像素的人工视觉系统,成功实现对图像的探测、原位存储和处理。


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图6. a) 人类视觉系统的图像感知、记忆和处理系统原理图;b) 7 × 6光电突触器件阵列SEM图像;c,d) 视觉系统对未知图像的感知、存储和判断过程。


小结

综上所述,作者提出了一种基于GDY/Gr异质结的光电突触晶体管。该器件可以通过电和光的调制来实现兴奋性和抑制性突触行为。作者利用所制备的大规模的石墨炔/石墨烯异质结阵列,模拟了神经形态计算和全光逻辑功能,研究了其在视觉感知-存储-处理的人工视觉系统中的应用。该工作展示了石墨炔这一新型材料在人工突触器件以及硬件人工神经网络中潜在的应用价值,推动了石墨炔在下一代高速低能耗光电子器件中的应用研究。


参考文献

Synthesis of wafer-scale graphdiyne/graphene heterostructure for scalable neuromorphic computing and artificial visual systems, 2021, Nano Research.

https://doi.org/10.1007/s12274-021-3381-4


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