III-族氮化物多采用蓝宝石衬底异质外延生长，由于大的晶格失配和热失配，导致高密度穿透位错（108-1010），极大地影响氮化物发光器件、电子电力器件性能。中国科学院半导体研究所刘志强研究员团队长期聚焦氮化物生长界面研究并形成系列研究成果，明确了原子尺度氮化物/蓝宝石生长界面构型，阐明了原子尺度界面应力释放机制。近期，半导体所刘志强研究员团队与北京大学高鹏教授，福州大学吴朝兴教授、郭太良教授，韩国汉阳大学Tae Whan Kim教授团队合作，在氮化物位错演化机制及光电神经网络器件研究领域取得新进展。
当前对于穿透位错的有效抑制手段有限且低效。为了进一步揭示氮化物生长界面的原子尺度位错演化过程，有效降低穿透性刃位错密度，半导体所刘志强研究员团队与北京大学高鹏教授团队开展合作，对GaN /Al2O3界面进行了平面高分辨透射电子显微镜（HRTEM）分析，同时观察到了摩尔图案（Moiré patterns）变形和失配位错的终止；并对摩尔图案变形区域进行原子级表征，基于原子结构以及伯格斯矢量分析，确定导致摩尔图案变形的缺陷类型为穿透刃位错，从而证明外延层中的穿透刃位错起源于界面处失配位错的融合反应（图1-2）。 基于此氮化物穿透位错演化机制的新理解，研究人员构建了滑移界面，降低了滑移势垒，引入了新的应力释放途径，从而揭示了氮化物生长界面位错原子级演化过程，提出了从源头上抑制位错生成的外延新思路，最终实现GaN外延层穿透刃位错密度降低近一个数量级。
基于高质量外延材料的氮化物光电器件是实现类脑神经网络的技术路线之一。半导体所刘志强研究员团队与福州大学吴朝兴教授，郭太良教授、韩国汉阳大学Tae Whan Kim教授团队合作，构建了基于高质量nano-LED的人工感知神经网络，模拟了人类神经系统中的多通路信号传递过程。
人脑神经元的应答是即时、高度并行、复杂输出的，构建仿生神经形态电子系统是类脑计算领域的重要研究课题。在交流脉冲驱动下，nano-LED生成具有记忆效应的电致光信号脉冲，利用光脉冲波形中的特征波峰对多个分布式传感器的电信号进行编码，并在人工感知神经网络中无串扰同步传输。构建的人工感知神经网络成功模拟了人脑的触觉感知，识别准确率达到98.88%。
图1 GaN/Al2O3界面STEM-HAADF刃位错直接观测图像及原子结构示意
图2 GaN/Al2O3界面穿透刃位错演化机制
图3 基于记忆电致发光的传入神经系统示意
