第一作者：Zhi-Cheng Zhang
通訊作者：魯統(tǒng)部，陳旭東
通訊單位：天津理工大學
研究背景
隨著“大數(shù)據(jù)”時代的到來，模擬人類大腦的神經(jīng)形態(tài)計算（類腦計算）取得了長足的發(fā)展，它能夠以高效低能耗的方式并行處理大量的圖像、視頻、聲音和文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，彌補傳統(tǒng)的馮·諾伊曼計算機處理效率低下、能耗巨大的缺陷。人工突觸器件是實現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)計算的器件基礎，近年來包括憶阻器、突觸晶體管等在內(nèi)的各種人工突觸器件發(fā)展迅速。其中，光電突觸器件能夠直接對光信號進行響應，通過單一器件可以實現(xiàn)對光信號的探測、存儲和處理功能。基于光電突觸器件構(gòu)筑的人工視覺系統(tǒng)能夠簡化電路結(jié)構(gòu)，避免數(shù)據(jù)在傳感器、存儲器和處理器之間傳輸所造成的時間延遲和能量損耗，在人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、機器學習等諸多領域有著巨大的應用潛力。
石墨炔是一種由sp和sp2雜化碳原子構(gòu)成的新型二維納米碳材料，具有諸多優(yōu)異的物理和化學性質(zhì)，在能源和催化等諸多領域表現(xiàn)出巨大的應用潛力。其中，石墨炔在光電子器件領域的應用一直備受關(guān)注。然而，受限于大面積石墨炔制備技術(shù)的相對滯后，石墨炔光電子器件的研究仍處于起步階段。近年來，北京大學張錦院士團隊致力于開發(fā)新型石墨炔制備技術(shù)，相繼發(fā)展出范德華外延法和雙電層限域法等新的石墨炔制備方法，為石墨炔光電子器件的研究創(chuàng)造了條件。
成果簡介
近日，天津理工大學魯統(tǒng)部教授和陳旭東副研究員（共同通訊作者）在Nano Research上發(fā)表了一篇題為“Synthesis of wafer-scale graphdiyne/graphene heterostructure for scalable neuromorphic computing and artificial visual systems”的文章。該課題組采用一種改進的范德華外延方法在6 cm × 6 cm石墨烯表面直接生長了高度均勻的石墨炔薄膜，用以制備大規(guī)模器件陣列。
要點1：GDY/Gr異質(zhì)結(jié)突觸晶體管
圖1. 晶圓尺寸GDY/Gr異質(zhì)結(jié)的表征。a) 晶圓尺寸GDY/Gr異質(zhì)結(jié)照片；b) 晶圓尺寸GDY/Gr異質(zhì)結(jié)光學顯微圖像；c) GDY/Gr異質(zhì)結(jié)的SEM圖像；d) GDY/Gr異質(zhì)結(jié)的AFM圖像；e) GDY/Gr異質(zhì)結(jié)的SAED圖像；f) GDY/Gr異質(zhì)結(jié)的HRTEM圖像；g) GDY/Gr異質(zhì)結(jié)的XPS C1s 譜圖。
作者利用所制備的GDY/Gr異質(zhì)結(jié)構(gòu)筑了一種新型光電突觸器件，成功模擬包括興奮性/抑制性突觸后電流（EPSC / IPSC），雙脈沖易化（PPF），脈沖速率依賴性可塑性（SRDP）和聯(lián)想學習等突觸行為。
圖2. GDY/Gr異質(zhì)結(jié)突觸晶體管的光電特性。a) GDY/Gr異質(zhì)結(jié)突觸晶體管的示意圖（左）和光學圖（右）；b) 14 × 15 GDY/Gr異質(zhì)結(jié)突觸晶體管陣列實物照片；c) GDY/Gr異質(zhì)結(jié)突觸晶體管的雙掃傳輸特性曲線；d) 不同光功率下GDY/Gr異質(zhì)結(jié)突觸晶體管的傳輸特性曲線；e) 狄拉克電壓的水平位移（ΔV）和器件光響應度（R）隨光功率的變化。
圖3. GDY/Gr異質(zhì)結(jié)突觸晶體管的突觸特性。a) 生物突觸示意圖（左）和GDY/Gr異質(zhì)結(jié)光電突觸器件簡化電路圖（右）；b) 采用電/光觸發(fā)的EPSC/IPSC響應；c) GDY/Gr異質(zhì)結(jié)光電突觸器件機理示意圖；d) 采用電/光觸發(fā)的PPF行為；e) 采用電/光觸發(fā)的PPF-Δt關(guān)系圖；f) 脈沖數(shù)量依賴的EPSC和IPSC；g) 脈沖頻率依賴的EPSC和IPSC；h) 聯(lián)想學習行為。
要點2：全光邏輯功能
得益于石墨炔強而寬的吸收范圍（300–1000 nm），該光電突觸器件可以在整個紫外和可見光波段進行工作，實現(xiàn)了光學“與非”（NAND）和“或非”（NOR）邏輯運算。由于所制備的晶圓尺寸GDY薄膜具有良好的均勻性，基于該薄膜制備的大規(guī)模器件陣列表現(xiàn)出較小的器件性能差異，這對于構(gòu)筑硬件人工神經(jīng)網(wǎng)絡和人工視覺系統(tǒng)至關(guān)重要。
圖4. 神經(jīng)形態(tài)計算模擬。a) 電/光誘導的LTP/LTD特性；b) 不同器件的非線性度（βP和βD）和最低/最高電導態(tài)（Gmin和Gmax）分布圖；c) 用于識別28 × 28像素手寫數(shù)字的CNN示意圖；d) 不同噪聲比（0–90%）的手寫體數(shù)字；e) 28 × 28像素無噪聲手寫體數(shù)字圖像的識別精度隨訓練周期的變化；f) 不同噪聲手寫體數(shù)字圖像的識別精度隨訓練周期的變化；g) 40個訓練周期后，識別精度隨噪聲像素比例的變化。
圖5. a) 軸突多突觸網(wǎng)絡示意圖；b) “與非”邏輯功能；c) “或非”邏輯功能。
要點3：視覺信息感知-記憶-處理系統(tǒng)
基于該光電突觸器件的各種參數(shù)所創(chuàng)建的人工神經(jīng)網(wǎng)絡在模擬圖像識別過程中表現(xiàn)出較高的準確率和效率，以及良好的容錯能力。最后，作者構(gòu)筑了一個7 × 6像素的人工視覺系統(tǒng)，成功實現(xiàn)對圖像的探測、原位存儲和處理。
圖6. a) 人類視覺系統(tǒng)的圖像感知、記憶和處理系統(tǒng)原理圖；b) 7 × 6光電突觸器件陣列SEM圖像；c,d) 視覺系統(tǒng)對未知圖像的感知、存儲和判斷過程。
小結(jié)
綜上所述，作者提出了一種基于GDY/Gr異質(zhì)結(jié)的光電突觸晶體管。該器件可以通過電和光的調(diào)制來實現(xiàn)興奮性和抑制性突觸行為。作者利用所制備的大規(guī)模的石墨炔/石墨烯異質(zhì)結(jié)陣列，模擬了神經(jīng)形態(tài)計算和全光邏輯功能，研究了其在視覺感知-存儲-處理的人工視覺系統(tǒng)中的應用。該工作展示了石墨炔這一新型材料在人工突觸器件以及硬件人工神經(jīng)網(wǎng)絡中潛在的應用價值，推動了石墨炔在下一代高速低能耗光電子器件中的應用研究。
參考文獻
Synthesis of wafer-scale graphdiyne/graphene heterostructure for scalable neuromorphic computing and artificial visual systems, 2021, Nano Research.
https://doi.org/10.1007/s12274-021-3381-4
