柔 性神經形態器件問世

實現類腦操作特性

●創新點

“人工智能（AI）”是在20世紀50年代提出的，經歷了緩慢的發展時期。然而，自2016年“AlphaGo”問世以來，AI已成為全球的研究熱點之一。值得注意的是，現有的AI技術主要基于傳統的馮·諾依曼架構，需要采用較為復雜的計算機代碼才能實現，其計算模塊與存儲模塊相分離，因此其并行運算能力有限，且能耗較高，對今后非結構化大數據的處理和計算而言，具有一定的局限性。近年來，基于器件層面構建的人工生物神經系統，也正在成為AI領域的一個重要分支。突觸作為人腦認知行為的基本單元，是神經元間發生聯系的關鍵部位，是構建人工神經網絡的重要出發點。最近，中國科學院寧波材料技術與工程研究所功能材料界面物理與器件應用團隊在柔性神經形態器件研究方面取得新進展。

●方法和結果

研究人員在柔性聚對苯二甲酸乙二醇酯（PET）襯底上制備了以殼聚糖薄膜作為柵介質、具有學習行為的氧化銦錫（ITO）突觸晶體管，其在機械彎曲應力作用1000次后，器件各項性能參數保持穩定；在柵極偏壓應力作用8000秒后，器件閾值電壓呈現一定的漂移，說明研制的晶體管具備學習能力。隨后，研究人員在研制的柔性ITO薄膜晶體管上模擬了三種突觸功能：突觸后興奮電流（EPSC）、雙脈沖易化（PPF）和尖峰時序依賴可塑性（STDP）。1968年，心理學領域提出了“人腦多重記憶模型”：感知記憶（SM）到短時程記憶（STM），以及短時程記憶到長時程記憶（LTM）的轉化過程。STDP學習法則是重要的突觸學習行為，對神經系統認知行為具有重要作用，反映了前、后突觸刺激對突觸權重的影響規律，是調節高級神經活動的重要突觸學習機制。條件反射與STDP學習法則具有一定的相似性，受此啟發，中國科學院寧波材料技術與工程研究所功能材料界面物理與器件應用團隊研制了可重復粘貼的氧化物神經形態晶體管，采用透明聚酰亞胺（PI）膠帶作為襯底，隨后設計了不同波形的突觸刺激，成功在單一器件上模仿了生物突觸中的四類STDP學習行為，包括Hebbian STDP，反Hebbian STDP，對稱STDP及視覺STDP。Hebbian STDP的測試曲線擬合參數與生物突觸上實測的參數相近，表明該種神經形態晶體管具有類腦操作特性。

應用前景

突觸結構是神經元間發生信息傳遞的關鍵部位，是人腦認知行為的基本單元。因此，研制人造突觸器件對模仿大腦的構架和工作模式，研制具有自主學習和認知功能的超低功耗智能計算機而言具有重要意義。該研究從底層出發研制具有突觸和神經元功能的新概念器件，對構建神經形態系統和研制真正意義上的“類腦芯片”意義十分重大。