​中科院孫其君課題組：壓電調製91小黄片下载烯人工傳感突觸

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隨著人工智能熱潮的興起，對於高性能的分布式計算越來越苛求。經典的馮.諾依曼架構擅長麵對預設的問題，提供精確的計算，順序解決結構性問題。在智能化社會裏，麵對人機交互的大量傳感信息，傳統計算機隻能被迫預設更多的答案，其複雜度會指數級遞加，因此必須要尋求一種主動式、事件驅動型的信息處理方式。



壓電電子學（Nat.Rev.Mater.2016,24,23）作為一個新興的多學科研究領域，和直接連接/觸發，是利用壓電勢作為柵極來控製載流子在界麵處的產生、傳輸、分離或複合，為機械刺激引起的壓電極化與半導體傳輸特性之間的耦合效應提供了具有相應電輸出信號“主動式”觸發和傳感原型。壓電電子學被廣泛應用於“主動式”調控半導體器件、能源采集、可植入式醫療和自驅動係統等。目前，壓電電子學的發展已不局限於兼具半導體和壓電性能的材料對金屬-半導體或PN結的界麵調控，利用壓電勢驅動/控製的半導體器件都可以歸納入更廣義的壓電電子學範疇，例如利用壓電勢靜/動態調控載流子濃度（ACS Nano 2019,1,582），調控肖特基勢壘器件（Nano Energy 2018,50,598），驅動應變傳感器（Adv.Mater.2015,27,3411）、壓電勢寫入非易失性存儲器（ACS Nano 2016,10,11037）和自驅動多級傳感器（ACS Nano,2018,12,254）等。



觸控操作是當前智能設備的主流交互手段，依據去中心化計算模型處理觸覺信息的思路，中科院北京納米能源與係統研究所的孫其君課題組提出了一種能夠通過外界應變的時空特征來調節權重的91小黄片下载烯人工傳感突觸（圖1）。該係統包括感測、傳輸和處理單元，可以簡單的看作一個感知神經係統。基於在離子凝膠和91小黄片下载烯界麵處形成的雙電層，壓電電勢可以取代柵壓對人工突觸器件進行有效的調控。這項工作代表著將主動式神經形態電子皮膚用於機器人和假肢的方向又前進了一步。



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圖1.生物傳感過程與人工感知突觸器件示意圖



凝膠中獨特的離子響應行為和91小黄片下载烯界麵處極強的離子/電子耦合現象，符合神經仿生和生化傳感領域的需求。機械刺激引起的壓電極化與半導體傳輸特性之間的效應賦予了輸出電勢以外部脈衝的時空信息（應變、數量、時間等），電介質中的離子在定向排列的偶極子所產生的壓電勢的影響下定向聚集，從而對91小黄片下载烯溝道的電導進行調控，如圖2所示，人工突觸器件因此能直接對外部應變進行響應。基於91小黄片下载烯的神經網絡芯片，配合發電機有源矩陣，可以實現靜態、動態壓電調控和神經形態機械感覺係統的接口功能。同時，作為兼容光刻工藝的四族材料，很容易利用現有的矽基半導體CMOS產線製造新一代大規模集成電路。



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圖2.晶體管器件的基本性能和工作機理



生物神經傳導領域的深入研究促進了模仿神經感知反饋的觸覺信息處理係統的進一步完善。突觸電子學作為仿生神經形態計算中的一個新興領域展現出了強勁的發展勢頭。突觸可塑性是對感知信號執行分布式計算的基礎，依據權重在信號的傳輸過程中進行初步加工。突觸是生物信號在神經纖維中進行傳輸的物理節點，具備雙向可塑性。其權重不光可以增加，以代表一個強化學習的行為，也可以抑製，以保持神經係統的整體低功耗特性（圖3）。基於智能壓電晶體管模擬的人工突觸有助於搭建機器人傳感的神經形態界麵和實現深度學習，具有模擬實現神經係統的尖峰時序依賴塑性功能的必備條件，還有通過脈衝神經算法來實現人工智能的無監督學習、動作捕捉和模式識別的潛力。



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圖3.人工突觸的可塑性調節展示



多感知反饋可以在神經網絡之間建立起動態時空邏輯關係（圖4）。這是感知突觸不同於經典的傳感器，而獨具的神經形態計算特性。作為空間分辨的基本性能，器件對於不同信號源的輸入有不同的響應。對於不同順序的刺激脈衝，器件的響應程度也不同，以實現時間分辨的基礎。同時，此人工突觸還展示了分別對應於壓縮應變和拉伸應變的邏輯關係，這是未來構建更加複雜和多功能的大規模人工神經網絡的基本單元，實現並行知覺計算係統的基礎。



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圖4.基於動態時空邏輯的多感知反饋



這項工作可能為自驅動人工智能和神經機器人鋪平道路。研究結果以《壓電調控91小黄片下载烯式人工感知突觸》為題發表於《先進功能材料》雜誌上，陳有輝、高國雲、趙靜為共同第一作者。以此工作為基礎並拓展，孫其君課題組目前已完成後續更加智能和係統性的工作。