《宁波材料所在氧化物类脑神经形态器件研究方面取得进展》

  • 来源专题:中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
  • 编译者: 冯瑞华
  • 发布时间:2018-04-19
  • 人脑中有约个神经元和约个突触连接,突触结构是神经元间发生信息传递的关键部位,是人脑认知行为的基本单元,因此研制人造突触器件对于神经形态工程而言具有重要意义。近年来,类脑神经形态器件正在成为人工智能和神经形态领域的一个重要分支,将为今后人工智能的发展注入新的活力。目前,国际上报道的人造突触器件主要为两端阻变器件和三端晶体管器件。离子液和离子凝胶电解质具有独特的离子界面耦合特性及相关的界面电化学过程,其在神经形态器件和系统方面有着极强的应用前景。

      中国科学院宁波材料所功能材料界面物理与器件应用团队在前期工作中,制备了具有室温质子导电特性的固态离子液电解质薄膜,并采用这类电解质作为栅介质制作了具有低工作电压的氧化物双电层薄膜晶体管(<1.5V),相关工作发表于IEEE Electron Dev.Letters,36(2015)799/38(2017)322等。这类室温质子导体还具有极强的侧向离子耦合特性,基于这一特性,设计了具有侧向耦合结构的氧化物双电层薄膜晶体管,克服了传统氧化物薄膜晶体管通常需要采用顶栅或底栅结构的限制,相关工作发表于Appl.Phys.Lett., 105(2014)243508, ACS Appl.Mater. Interfaces.,7(2015)6205等。基于器件的界面质子耦合特性,这类器件在类脑神经形态器件方面有着一定的应用价值,可以实现短时程突触塑性行为、双脉冲异化行为、时空信息整合和超线性/亚线性整合行为等,相关工作发表于Nat.Commu., 5(2014)3158, Appl.Phys.Lett., 107(2015)143502, ACS Appl.Mater.Inter., 8(2016)21770/9(2017)37064等。

      最近,该团队及其合作者设计了氧化物神经形态晶体管,实现了对霍奇金-赫胥黎(Hodgkin-Huxley)膜电位行为的模仿。他们首先制备了多孔磷硅玻璃纳米颗粒膜,呈现了室温质子导电特性和双电层耦合行为,薄膜具有不同于传统热氧化SiO2栅介质的充放电行为。三明治结构(MIM)电容经过电流充电后,其电势呈现了短时程塑性行为和非易失性行为(长时程塑性行为)。生物突触通常由突触前膜、突触间隙、突触后膜组成,在膜生物物理中,生物突触膜通常可以采用霍奇金-赫胥黎(Hodgkin-Huxley)膜电位模型加以说明,脂质膜被等价为一个电容CLipid,脂质膜上存在一些离子通道,可以将离子泵和离子通道分别看成电源(En)和电阻(Gn)。而对于离子导体电解质,通常可以简化为电容(C)和电阻(R)的组合电路。因此,氧化物双电层薄膜晶体管与霍奇金-赫胥黎(Hodgkin-Huxley)膜电位模型存在相似之处。他们设计了具有双栅结构的氧化物双电层薄膜晶体管,器件的等效电路图与Hodgkin-Huxley等效电路类似。通过电脉冲刺激,在器件上测试了膜电位响应,包括静息电位、兴奋性/抑制性突触膜电位等。相关研究成果以“Hodgkin–Huxley Artificial Synaptic Membrane Based on Protonic/Electronic Hybrid Neuromorphic Transistors”为题,发表于Advanced Biosystems 2(2018)1700198上(论文链接 https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/adbi.201700198)。

      该工作得到了国家自然科学基金委、中国科学院青年创新促进会、浙江省相关人才计划、宁波市科技创新团队等项目的资助。

  • 原文来源:http://www.nimte.ac.cn/news/progress/201804/t20180419_4999122.html
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    • 来源专题:中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者:冯瑞华
    • 发布时间:2018-11-30
    • “人工智能(AI)”是在上世纪50年代提出的,经历了缓慢的发展时期。然而,自2016年“AlphaGo”问世以来,目前AI已经成为了全球的研究热点之一,备受关注。值得注意的是,现有的AI技术主要基于传统冯·诺依曼架构,需要采用较为复杂的计算机代码才能实现,其计算模块与存储模块相分离,因此其并行运算能力有限,且能耗较高,对今后非结构化大数据的处理和计算而言,具有一定的局限性。同时,近年来,基于器件层面构建人工生物神经系统,也正在成为AI领域的一个重要分支。突触作为人脑认知行为的基本单元,是神经元间发生联系的关键部位,是构建人工神经网络的重要出发点。在突触仿生电子学方面,目前的研究主要包括两端阻变器件和三端晶体管,这类器件已经模仿了一些从简单到复杂的各种突触功能和神经元功能,有着潜在的应用前景。   近日,中国科学院宁波材料技术与工程研究所功能材料界面物理与器件应用团队在柔性神经形态器件研究方面取得了新的进展,其在未来柔性神经形态平台构筑上有着潜在的应用。他们在柔性PET衬底上制备了以壳聚糖薄膜作为栅介质的、具有学习行为的ITO突触晶体管,其在机械弯曲应力作用1000次后,器件各项性能参数保持稳定;在栅极偏压应力作用8000秒后,发现器件阈值电压呈现一定的漂移,说明研制的晶体管具备学习能力。随后,在研制的柔性ITO薄膜晶体管上模拟了三种突触功能:突触后兴奋电流(EPSC)、双脉冲易化(PPF)和尖峰时序依赖可塑性(STDP)。1968年,Atkinson和Shiffrin从心理学层面提出了“人脑多重记忆模型”:感知记忆(SM)到短时程记忆(STM)以及短程记忆到长时程记忆(LTM)的转化过程。该团队通过栅脉冲刺激频率和栅脉冲刺激强度的设计,在单一突触晶体管上实现了对“人脑多重记忆模型”的模仿。上述成果发表于ACS Applied Materials Interfaces, 2018, 10 (19), 16881-16886上(论文链接 https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.8b03274)。   生理学上著名的“巴普洛夫狗条件反射”(即经典条件反射实验)是一类重要的联想学习行为,其反映了条件刺激和非条件刺激先后关系对神经元活性的影响行为,在单一器件上实现对这一联想学习行为的模仿是类脑神经形态器件的重要研究内容。值得指出的是,STDP学习法则是重要的突触学习行为,对神经系统认知行为具有重要作用,反映了前、后突触刺激对突触权重的影响规律,是调节高级神经活动的重要突触学习机制。可以看出,条件反射与STDP学习法则具有一定的相似性,受此启发,该团队研制了可重复粘贴的氧化物神经形态晶体管,采用透明聚酰亚胺(PI)胶带作为衬底,随后设计了不同波形的突触刺激,成功在单一器件上模仿了生物突触中的四类STDP学习行为,包括Hebbian STDP,反Hebbian STDP,对称STDP及视觉STDP。Hebbian STDP的测试曲线拟合参数与生物突触上实测的参数相近,表明该种神经形态晶体管具有类脑操作特性。基于STDP学习法则,无需外加复杂电路和元器件,即可在单一神经形态晶体管上实现对经典条件反射行为的模仿,包括信息的获取、消退和恢复。此外,还成功模拟了经典条件反射里的条件抑制行为,这也是神经形态器件研究中的首次报导。该成果以“Restickable Oxide Neuromorphic Transistors with Spike-Timing-Dependent-Plasticity and Pavlovian Associative Learning Activities”为题,发表于Advanced Functional Materials 2018, 28 (44) 1804025, (论文链接https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adfm.201804025)
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    • 来源专题:中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者:冯瑞华
    • 发布时间:2018-06-19
    • 强耦合是存在于两个以上系统中相互作用的自然现象。当强耦合产生时,其系统在某些方面的特性与原始特性相比将会出现巨大差异,例如光学响应、电学响应与振动响应都会在强耦合时发生明显的改变。由于现阶段缺乏对此类现象的深入研究,导致其很难充分在实际问题中得到应用。但强耦合现象时材料特性产生的诸多变化有着很大的应用潜力,例如目前有研究表明利用强耦合现象可以对生物科技材料的化学反应速率与荧光光谱特性进行改性,从而满足所需的要求。   中国科学院宁波材料技术与工程研究所所属慈溪医工所Remo课题组与意大利技术研究所(IIT),路易斯安娜州立大学(美国)和中国吉林大学多方展开合作,通过研究改变J-聚合体中(两部分组成)一部分的浓度对强耦合现象的作用,深入了解了强耦合的作用机理。具体来说,研究者通过遵循静态和动态的研究方法,得到了达到Rabi分裂(高耦合强度)的最优条件。此项研究成果对将强耦合现象由基础科学转化为应用科学有着重要的意义,并为后续的研究提供了指导性的意见。该研究中,由动态分析方法得出的结果表明,建立一套完整的、可预计此类系统特性随时间变化的模型对强耦合现象的应用至关重要。   图1展示了在纳米结构器件与J-聚合体分子之间发生的强耦合现象。图1(左)为纳米结构器件的SEM图像,可以看出在金板表面规律排布着纳米孔(标尺为310 nm);图片中还包含了器件的示意图,纳米器件与J-聚合体分子具有相似的波长响应(约为630 nm);J-聚合体吸收峰与吸收峰强度随浓度的变化规律为,峰位均在630 nm周围,吸收峰强度随浓度的提高而增加)。图1(右)为J-聚合体与纳米器件组合后的吸收光谱图,可以看出,材料本征的吸收峰消失,新出现的吸收峰在570-600 nm与650-700 nm之间,吸收峰位置随聚合体浓度提高而发生更强的分裂。近年来,对于此种分裂的增强机理的研究逐渐成为热点。此项研究成果将为后续的研究提供指导性的意见。   该成果已发表在学术期刊Nanoscale上(IF=7.4)。标题为“The role of Rabi splitting tuning in the dynamics of strongly coupled J-aggregates and surface plasmon polaritons in nanohole arrays”(DOI:10.1039/C6NR01588C)