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微电子学院周鹏课题组在量子点神经形态器件研

时间:2019-11-17 04:34来源:信息科学
仿制生物大脑进行神经形态计算一直是人类追求的热点问题。随着集成电路技术的发展,直接利用电子器件制造硬件神经网络系统,从而实现神经形态计算功能的设想逐渐进入人们的视

仿制生物大脑进行神经形态计算一直是人类追求的热点问题。随着集成电路技术的发展,直接利用电子器件制造硬件神经网络系统,从而实现神经形态计算功能的设想逐渐进入人们的视线。硬件神经网络系统可以在与生物大脑类似的体积内,以相似的能量消耗,实现类似人脑的思考和计算。一旦发展成熟,这种技术无疑将大大推动信息产业乃至人类科学的进步。但是,凭借现有的电子器件和集成电路技术,在成本、功耗、复杂度等多方面存在着多种挑战。

仿制生物大脑进行神经形态计算一直是人类的梦想。北京大学信息科学技术学院微纳电子研究院康晋锋教授课题组长期致力于金属氧化物阻变机制、阻变器件结构、阻变存储阵列等方向的研究。2012年,他们与斯坦福大学合作,利用氧化铪阻变器件中电阻随电压变化的特性实现了类似生物突触的功能,其响应速度比生物突触快100万倍,电路操作过程简单,生产工艺与传统集成电路技术兼容,成本低,有望应用于图像语音识别、大数据分析等复杂性海量信息处理。

模拟神经形态的类脑智能的实现已成为世界各国竞相角逐的焦点。基于忆阻器的类脑神经形态计算是实现计算与存储一体化融合,进而实现下一代计算机的强有力技术竞争者。然而,目前忆阻器基础器件的性能依旧是构筑高效的大规模忆阻神经网络的重要挑战。研究者选用金属纳米晶来使电场局域化以改善开关参数的均一性,然而由于金属纳米晶尺寸大且很难整齐排列,不利于器件向小型化发展。

北京大学信息科学技术学院微纳电子研究院康晋锋教授课题组长期致力于金属氧化物阻变机制与模型、材料选择与制备、阻变器件结构与工艺、操作模式与可靠性、阻变存储阵列等方向的研究。2012年,他们与斯坦福大学合作,利用氧化铪阻变器件中电阻随电压变化的特性实现了类似生物突触的功能,其响应速度比生物突触快100万倍,电路操作过程简单,生产工艺与传统集成电路技术兼容,成本低,有望应用于图像语音识别、大数据分析等复杂性海量信息处理。

近日,康晋锋课题组通过结构与技术创新,在神经突触结构与实现方面取得系列成果。其中,通过结构创新,提出基于三维阻变器件结构的电子神经突触,具有高效神经形态学习能力,其每个单元的体积只有生物突触的十万分之一,为实现大规模、高密度、低能耗神经网络系统提供了与当前半导体工艺兼容的低成本解决方案。该成果与斯坦福大学合作完成,以题为“Ultra-low-energy three-Ddimensional oxide-based electronic synapses for implementation of robust high-accuracy neuromorphic computation systems”的论文发表于《美国化学会•纳米》,北大博士后高滨为第一作者,康晋锋教授、刘力锋副教授为共同通讯作者(ACS Nano, 2014, 8(7): 6998-7004)。

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近日,康晋锋课题组通过结构与技术创新,在神经突触结构与实现方面取得系列成果。其中,通过结构创新,提出基于三维阻变器件结构的电子神经突触,具有高效神经形态学习能力,其每个单元的体积只有生物突触的1/100000,为实现大规模、高密度、低能耗的神经网络系统提供了与当前半导体工艺兼容的低成本解决方案。该成果与斯坦福大学合作完成,以题为Ultra-low-energy three-Ddimensional oxide-based electronic synapses for implementation of robust high-accuracy neuromorphic computation systems的论文发表于《美国化学会•纳米》,北大高滨博士后为第一作者,康晋锋教授、刘力锋教授为共同通讯作者。

同时,通过技术创新,提出并利用与CMOS工艺完全兼容的技术,制备可实现高密度集成的垂直围栅场效应晶体管与阻变器件组合单元,并成功地在一个器件单元结构中演示了不同的神经元功能,为丰富与优化设计神经网络系统提供了新的技术解决方案。该神经单元结构具有最小单元面积(4F2,F为技术代的特征尺寸)、低于2nA的操作电流、小于10ns的开关速度。该项成果与新加坡科技研究局微电子学研究院合作完成,以题为“威尼斯真人娱乐平台,Highly compact (4F2) and well behaved nano-pillar transistor controlled resistive switching cell for neuromorphic system application澳门威尼斯人网址,”的论文发表于《自然》出版集团的《科学报告》,北大今年刚获得博士学位的研究生陈冰和新加坡王新朋博士为共同第一作者,康晋锋教授为通讯作者(Scientific Reports, 2014, 4: 6863,doi:10.1038/srep06863)。

威尼斯人博彩,近日,复旦大学微电子学院教授周鹏课题组与河北大学教授闫小兵课题组开展合作研究,利用自组装的PbS量子点获得了阈值电压低、开关电压分布均匀、保持性强、响应时间快和功耗低等具有优异性能的器件。该器件成功模拟了生物突触的学习和计算功能,器件制备方法简单,提供了一种改善忆阻器件性能的新思路,为器件小型化发展开发了一种新途径,为未来人工智能、数据识别、神经仿生、逻辑电路等领域提供了器件基础。12月28日,相关成果以“Self-assembled Networked-PbS Distribution Quantum Dots for Resistive Switching and Artificial Synapse Performance Boost of Memristor”为题在线发表于《先进材料》(Advanced Materials)。

同时,通过技术创新,提出并利用与CMOS工艺完全兼容的技术,制备可实现高密度集成的垂直围栅场效应晶体管与阻变器件组合单元,并成功地在一个器件单元结构中演示了不同的神经元功能,为丰富与优化设计神经网络系统提供了新的技术解决方案。该神经单元结构具有最小单元面积、低于2 nA的操作电流、小于10 ns的开关速度。该项成果与新加坡科技研究局微电子学研究院合作完成,以题为Highly compact and well behaved nano-pillar transistor controlled resistive switching cell for neuromorphic system application的论文发表于《自然》出版集团的《科学报告》,北大陈冰博士、新加坡王新朋博士为共同第一作者,康晋锋教授为通讯作者。

上述研究工作得到国家重点基础研究发展计划(“973”计划)、国家自然科学基金和中国博士后科学基金等资助。

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上述研究工作得到国家重点基础研究发展规划、国家自然科学基金和中国博士后科学基金等资助。

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忆阻器是一种新兴的电子元器件,具有集成密度高、能耗消耗低、运行速度快、保持时间长等优点,然而,由于导电细丝的随机形成,忆阻器件中的开关电压显示出弥散较大的变化。此外,重复性差的器件在人工神经网络计算中需要大量的训练周期,进一步增加了神经网络编程错误的概率。长期以来,研究人员一直在努力改善器件的重复性和一致性。

量子点由于其独特的电子和光学性质,在光伏器件、发光二极管和生物成像等应用中发挥着重要作用。PbS是一种极具吸引力的材料,它含有两种天然高丰的元素。为了保证量子点在存储器件中的均匀分布,在较低温度下制备了整齐排列的自组装PbS量子点,PbS量子点增强了器件中的局域电场,用于引导导电细丝的生长路径,这种制造方法比其它技术要简单得多。因此,通过自组装PbS量子点可以进一步提高器件的重复性和参数的均一性。

经过了对三种类型器件(纯氧化镓不含PbS量子点pure Ga2O3器件、量子点随机分布的IQD器件和量子点整齐排列的NQD器件)的电学特性的对比得知,NQD器件的电学性能最佳,具体表现为最低和最集中的开关阈值电压、最快的响应时间、最低的功耗和最佳的保持性能,同时实现了模仿生物突触的学习和计算功能,包括长时增强和长时抑制(LTP和LTD)、突触可塑性(STDP)和双脉冲易化(PPF)等特性。

这项工作不仅展示了量子点在神经形态器件和神经网络领域中巨大的应用前景,对未来人工智能,神经仿生硬件单元的设计有着重要的指导意义。同时,也为解决其他电子器件领域的挑战提供了一种新的技术方法。

闫小兵和河北大学硕士研究生裴逸菲为论文的共同第一作者,复旦大学微电子学院博士研究生陈华威为本文的第二作者,闫小兵和周鹏为本文的共同通讯作者。在前期的科研合作中,双方科研组尝试使用石墨烯量子点忆阻器作为人工神经元并成功模拟了神经网络芯片中的学习与遗忘功能,研究工作在《先进功能材料》上发表。

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