類神經(jīng)形態(tài)器件可以在數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置對(duì)信息進(jìn)行處理，大大減少了存儲(chǔ)單元和處理單元間數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枰?，從而大幅提高速度和能源效率。在同一架?gòu)內(nèi)實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)元和突觸功能，將為大規(guī)模神經(jīng)形態(tài)計(jì)算提供一條有潛力的途徑。氧化鉿基鐵電薄膜具有優(yōu)異的CMOS工藝兼容性和厚度可微縮特性，基于鉿基鐵電薄膜的納米電子器件也具有低功耗和高速度等優(yōu)勢(shì)，在非易失存儲(chǔ)和神經(jīng)形態(tài)計(jì)算等領(lǐng)域有著極大的應(yīng)用潛力。
研究發(fā)現(xiàn)，鋯摻雜氧化鉿（Hf1-xZrxO2）材料表現(xiàn)出從鐵電到反鐵電極化行為的轉(zhuǎn)變，并展現(xiàn)出獨(dú)特的逐步極化翻轉(zhuǎn)和本征去極化特性，使其成為模擬脈沖神經(jīng)元的理想選擇。通過功函數(shù)工程引入內(nèi)建偏壓有效解決零偏置下凈剩余極化不足的問題，同時(shí)在耐久性和高密度三維集成方面表現(xiàn)出諸多優(yōu)勢(shì)，為下一代神經(jīng)形態(tài)計(jì)算提供了一種新的實(shí)現(xiàn)路徑。
近日，復(fù)旦大學(xué)微電子學(xué)院科研團(tuán)隊(duì)報(bào)道了一種新型反鐵電鉿鋯氧基人工神經(jīng)元/突觸器件。相關(guān)成果以“Novel Two-Terminal Synapse/Neuron Based on an Antiferroelectric Hafnium Zirconium Oxide Device for Neuromorphic Computing”為題發(fā)表于Nano Letters。
圖1 用于類腦計(jì)算的功函數(shù)調(diào)控策略示意圖
該研究采用與CMOS工藝兼容的新興反鐵電納米材料研制了一種新原理人工突觸/神經(jīng)元器件。基于對(duì)稱電極配置研究了不同脈沖刺激下的積分-放電-漏電 (LIF) 神經(jīng)元行為特性，顯示出 1.36 fJ/spike 的低發(fā)射能耗。通過引入非對(duì)稱電極形成偏置電場(chǎng)，極化滯回特性發(fā)生偏移，形成兩個(gè)可辨別的極化/電阻狀態(tài)。成功實(shí)現(xiàn)了包括成對(duì)脈沖促進(jìn) (PPF) 和長期增強(qiáng)/抑制 (LTP/LTD) 在內(nèi)的突觸行為，功耗低至 245 aJ/spike?；跇?gòu)建的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (ANN) 系統(tǒng)成功展示了手寫數(shù)字識(shí)別能力，識(shí)別率高于90%。
綜上所述，反鐵電器件具有小極化電流和比鐵電器件更快的極化響應(yīng)，其作為神經(jīng)形態(tài)基礎(chǔ)器件具有低功耗、快速響應(yīng)的潛力，為人工智能應(yīng)用所需的大規(guī)模神經(jīng)形態(tài)計(jì)算提供了一條新途徑。
圖2 基于反鐵電HZO薄膜的LIF神經(jīng)元特性
圖 3 基于反鐵電HZO薄膜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖
復(fù)旦大學(xué)微電子學(xué)院教授陳琳、山東大學(xué)集成電路學(xué)院研究員王天宇為通訊作者，課題組博士生徐康力為論文第一作者。
文章來源：復(fù)旦大學(xué)
