隨著傳統(tǒng)的互補金屬氧化物半導體集成電路尺寸正在接近物理極限，新型的神經形態(tài)計算芯片逐漸發(fā)展成為一種潛在的低功耗和高效率的解決方案。具有顯示、傳感、能量采集和能量存儲功能的電子紡織品作為新一代可穿戴電子產品，展現出巨大的應用前景。將神經形態(tài)計算憶阻器無縫集成到電子紡織品中，對于有效存儲和處理來自功能電子元件的信號至關重要。受此啟發(fā)，作者在神經形態(tài)織物電子領域開展了突破性研究，相關論文《超低功耗可重構織物憶阻網絡》在線發(fā)表于國際頂級期刊《自然·通訊》。近日，復旦大學微電子學院陳琳教授團隊成功在低功耗神經形態(tài)電子織物領域獲得原創(chuàng)性成果，工作進展以Reconfigurable neuromorphic memristor network for ultralow-power smart textile electronics為題發(fā)表在國際頂級期刊Nature Communications。文章鏈接：https://doi.org/10.1038/s41467-022-35160-1。復旦大學微電子學院教授陳琳、高分子科學系副研究員陳培寧為共同通訊作者，復旦大學微電子學院王天宇、孟佳琳和高分子科學系周旭峰為共同第一作者。本工作提出了一種同時具有人工突觸和神經元功能的可重構神經形態(tài)織物憶阻器件網絡，可以在同一單元實現神經突觸可塑性和神經元發(fā)放功能，在降低神經元電路的復雜性方面表現出明顯的優(yōu)勢。在過去的兩年中，團隊開發(fā)了一系列低功耗神經形態(tài)電子器件（Nano Letters. 2020, 20(6), 4111- 4120；Advanced Science. 2020, 7, 1903480.；Materials Horizons, 2021, 8(2): 538-546.；Nano Energy, 2021, 83: 105815.），并且在感知集成的多功能神經形態(tài)器件方面獲得多項原創(chuàng)性研究成果（Nano Letters, 2021, 22(1): 81-89.；Nano Energy, 2021, 89: 106291.）。在這項工作中，織物型神經元憶阻器件展現出迄今為止所報道的最低的神經元功耗，發(fā)放過程中的功耗低至1.9 fJ/尖峰，在降低神經形態(tài)硬件系統(tǒng)的能耗方面具有極大的應用前景。研究團隊通過整合可重構的突觸、神經元和加熱織物電阻，成功構建了神經形態(tài)織物系統(tǒng)，用于智能織物應用，為實現下一代神經形態(tài)可穿戴電子提供了獨特的功能重構途徑。
本項工作提出了一個由可重構憶·阻器組成的功能性紡織網絡，該網絡基于Ag/MoS2/HfAlOx/CNT的結構，具有非易失性存儲器和易失性閾值開關特性。通過紡織網絡中頂層的人工突觸實現了多級電導狀態(tài)的調制。紡織網絡中底層的可重構神經元模擬了整合發(fā)放功能，顯示了1.9 fJ的超低能耗，比生物神經元和現報道的人工神經元的能耗降低三個數量級。人工突觸、神經元和功能電阻被集成到一個加熱紡織系統(tǒng)中，用于智能溫度調節(jié)。超低功耗的紡織神經形態(tài)網絡可以為智能物聯網應用的大腦啟發(fā)的可重構和可穿戴的神經形態(tài)計算電子設備的發(fā)展提供新的方向。https://doi.org/10.1038/s41467-022-35160-1(1)Wang T et al. Reconfigurable neuromorphic memristor network for ultralow-power smart textile electronics. Nature Communications, 2022, 13, 7432(2)Wang T Y et al. Three-dimensional nanoscale flexible memristor networks with ultralow power for information transmission and processing application. Nano letters, 2020, 20(6): 4111-4120.(3)Wang T Y et al. Ultralow power wearable heterosynapse with photoelectric synergistic modulation. Advanced Science, 2020, 7(8): 1903480.(4)Wang T Y et al. Flexible 3D memristor array for binary storage and multistates neuromorphic computing applications. InfoMat, 2021, 3(2): 212-221.(5)Meng J L et al. Integrated In-Sensor Computing Optoelectronic Device for Environment-Adaptable Artificial Retina Perception Application. Nano Letters, 2021, 22(1): 81-89.(6)Meng J L et al. Flexible boron nitride-based memristor for in situ digital and analogue neuromorphic computing applications. Materials Horizons, 2021, 8(2): 538-546.(7)Meng J L et al. Energy-efficient flexible photoelectric device with 2D/0D hybrid structure for bio-inspired artificial heterosynapse application. Nano Energy, 2021, 83: 105815.
