三端晶体管的人工突触器件:材料、结构与系统

神经形态工程学旨在从硬件层面上构建人工仿生神经系统,模拟人脑独特高效的运行机制,进而实现神经形态感知和类脑计算功能.生物突触是人脑学习和记忆的基本结构与功能单元.因此,构建类生物突触结构、功能的电子器件是实现神经形态感知与计算的关键.相较于两端的阻变器件,三端突触晶体管在实现多态调控和降低能量消耗上都具有优势.此外,三端突触晶体管还可以将压力、温度等外界物理刺激转化为电信号,在采集视觉、听觉、嗅觉等信号来工作的人造感知神经系统方面有广阔的应用前景.本文综述了三端突触晶体管的材料选择、器件结构以及功能应用,并重点介绍了基于三端突触晶体管的人造视觉、听觉和嗅觉三种感知系统的最新进展.最后,总结了三端突触晶体管及其构建的人造感知系统面临的挑战,并对其未来发展进行了展望.

基于铁电材料的人工突触器件的研究进展

神经形态计算因具有解决传统冯诺依曼架构的瓶颈问题的潜力,已经被深入研究。在众多人工突触器件材料系统中,铁电材料有独特的极化和非易失性特性,其在神经形态计算中应用前景巨大。本文总结了有关于铁电突触器件的最新研究进展,梳理了铁电材料的基本性质,分析了两种铁电突触器件—铁电隧穿结(FTJ)和铁电场效应晶体管(FeFET)的工作原理以及研究成果,并对基于铁电材料的人工突触器件目前的研究状况以及未来的发展分别做出了总结与展望。

忆阻器及其在人工突触器件中的研究进展

忆阻器与生物突触具有天然相似性,通过忆阻器人工突触构建神经网络是实现高性能计算最有前景的方案之一。本文介绍了忆阻器的工作机制,概述了忆阻器的不同阻变机理,着重介绍了忆阻器材料及其研究近况。最后,从应用出发,回顾了近期通过忆阻器构建人工突触器件的进展,并简要讨论了忆阻器发展面临的主要挑战。

基于低维材料的神经形态器件研究进展

大数据和物联网时代的到来使得传统冯·诺依曼架构的计算机在数据处理过程中面临极大的挑战,存算分离的架构从根本上限制着计算机的计算速度和能效,迫切地需要开发一种新的计算范式来应对当前面临的问题和挑战。近年来,神经形态计算以高度的并行处理、极低功耗和存算一体的特征受到广泛关注。其中,具有独特物理机制的新型神经形态器件是构建神经形态芯片的基本底层单元。在构建神经形态器件的众多候选电子材料中,低维材料相比传统三维材料具有优异的物理特性和电学特性,并且弱的层间范德华力使其易于堆叠,有利于异质整合集成。本文详述了基于低维材料的人工突触器件和人工神经元器件的研究进展,总结了不同类型神经形态器件的工作机制、性能指标和技术优势。在此基础上,介绍了低维材料的神经形态器件在视觉、听觉、运动控制和规模集成芯片等领域的应用,并对神经形态器件未来发展趋势进行了展望。

柔性仿生触觉感知技术:从电子皮肤传感器到神经拟态仿生触觉感知系统

随着人工智能和大数据等信息技术的不断进步,仿生智能触觉感知技术快速发展并推动了人机融合、仿生机器人等领域的显著进步。作为其中重要的一部分,柔性仿生触觉感知器件由于在物理形态上与生物体具有较好的兼容性,近年来受到了广泛的关注。通过模仿生物皮肤,开发了不同结构和功能的柔性电子皮肤触觉传感器,实现触觉传感功能。然而随着数据量的不断增加,传统基于冯·诺依曼架构的触觉传感器面临着信息处理能力和能源效率的瓶颈,无法适应未来低功耗、智能感知的发展趋势。得益于生物神经系统高度并行的网络结构以及其事件触发式的处理模式,生物感知系统能够以更低的功耗实现对外界信号的感知,并通过调节突触权重来实现数据处理和记忆功能。因此模仿生物触觉感知系统,利用柔性触觉传感器与人工突触器件构建柔性神经拟态触觉感知系统是发展下一代低功耗与高生物兼容性的仿生触觉感知系统的新型范式。在本文中,我们对近年来柔性仿生触觉感知器件及系统的发展进行了综述,从不同类型的仿生电子皮肤触觉传感器件,到基于人工突触器件的神经拟态触觉感知系统都进行了整理和总结,分析了与神经拟态触觉感知系统相关的主要挑战和机遇,并提出了潜在的解决方案和建议。