在并行性、連續(xù)性、低功耗智能計算架構(gòu)的需求背景下，基于模擬生物突觸的仿生神經(jīng)形態(tài)器件有望實現(xiàn)類腦信息處理范式，逐漸成為眾多研究者關(guān)注的熱點領(lǐng)域。納流體憶阻器利用水相環(huán)境的離子作為載流子，具有表面性質(zhì)可調(diào)、生物兼容性好等優(yōu)點，在神經(jīng)形態(tài)突觸應(yīng)用及腦機接口等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。但是，現(xiàn)有納流體憶阻器通道長度基本在微米尺寸，存在著輸運效率低、能耗大及難以規(guī)模化加工等問題，且無法從結(jié)構(gòu)上實現(xiàn)對（亞）納米長離子通道的精準仿生設(shè)計，器件設(shè)計方面的不成熟制約了納流體憶阻器更深層次的發(fā)展及應(yīng)用。原子級厚度的石墨烯等二維材料具備優(yōu)異的穩(wěn)定性和加工簡單等優(yōu)點，為基于納流體憶阻器的神經(jīng)形態(tài)應(yīng)用研究提供了嶄新平臺。

基于二維材料固態(tài)納米孔的仿生納流體憶阻器設(shè)計及實現(xiàn)

針對納流體憶阻器及神經(jīng)形態(tài)應(yīng)用現(xiàn)存的挑戰(zhàn)，北京大學(xué)集成電路學(xué)院王路達課題組借助微米納米加工技術(shù)全國重點實驗室平臺，通過精確加工特定電導(dǎo)的二維材料固態(tài)納米孔結(jié)構(gòu)，創(chuàng)新發(fā)展了一種新型仿生納流體憶阻器（如圖）。本研究基于不同價態(tài)載流子的靜電作用有效地實現(xiàn)了對器件滯回曲線和電導(dǎo)開關(guān)比的調(diào)控，并結(jié)合理論模擬明晰了納米孔結(jié)構(gòu)的表面電荷及離子動力學(xué)過程對納流體憶阻器的影響機制。進一步基于器件的電導(dǎo)態(tài)累積效應(yīng)和非易失記憶特性，實現(xiàn)了對突觸可塑性和類腦學(xué)習(xí)功能的模擬，在毫秒量級脈沖寬度下實現(xiàn)了每脈沖約0.546pJ的能耗，優(yōu)于當前報道的最先進的納流體憶阻器。

該研究利用埃米長限域空間內(nèi)離子的動力學(xué)輸運構(gòu)建了納流體憶阻器，不僅有助于解決納流體神經(jīng)形態(tài)應(yīng)用在器件層面的瓶頸問題，而且有助于深入理解大腦神經(jīng)活動的機理，為實現(xiàn)類腦人工智能提供了新思路。相關(guān)成果以“Nanofluidic Memristive Transition and Synaptic Emulation in Atomically Thin Pores”為題，發(fā)表在Nano Letters上。北京大學(xué)集成電路學(xué)院2020級博士研究生宋瑞洋、2023級博士研究生王鵬為共同第一作者，王路達為通訊作者。以上研究工作得到了國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學(xué)基金等項目的支持。