基于无机钙钛矿量子点的类脑光子突触

注：文末有研究团队简介 及本文科研思路分析

人类大脑中有大量的含有突触结构的神经元，正是这些充当记忆和计算单元的神经元使我们能在日常生活中高效地思考问题，敏锐地感知事物。那么，大脑这卓越的体系结构能否为我们克服冯诺依曼非常规计算的瓶颈提供参考呢？近日，受生物神经形态系统启发，深圳大学的韩素婷（点击查看介绍）、周晔（点击查看介绍）团队展示了基于无机钙钛矿量子点的神经形态计算的光子突触。

传统的计算系统基于冯诺依曼架构，将主存储器和中央处理单元分开，由于存储器和中央计算单元之间的数据通信速率有其内在的局限性，目前面临着重大挑战。当前人工智能和物联网（IoTs）概念推动了神经系统实物层次的模仿，而作为神经形态结构发展的一个至关重要的阶段，用器件来模拟突触以研究其性质是必不可少的。在如今研究理想的突触模拟装置的探索中，忆阻器、相变存储器以及场效应晶体管等器件依旧存在有难以解决的设备障碍。

近来，尽管依旧存在速度受限，整合难度高和具有电激发依赖性等不足，基于碳纳米管的光电子突触和基于微纤维的光子突触已被证明具有无电互连能量损失和大带宽的前瞻性优势，因此，与闪存的栅极、源极和漏极相比，光信号可以被视为附加端子，用于模拟具有较少能量损失的光子突触。

深圳大学的团队展示了基于Si / SiO₂/ CsPbBr₃量子点（QD）/聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）/并五苯/ Au源-漏电极闪存结构的光子突触。在CsPbBr₃QD和半导体层之间形成的异质结构是存储器件的光编程和电擦除特性的基础。此外，包括短期可塑性（STP）、长期可塑性（LTP）和放电速率依赖可塑性（SRDP）在内的突触功能在器件层面得到模拟。实现了光子增强的器件特性，并且突触权重表现出365、450、520至660 nm的多波长响应。为了研究基于CsPbBr₃量子点的光子神经形态器件的工作机制，通过原位开尔文探针显微镜（KPFM）在光照下进行并五苯/ PMMA / CsPbBr₃量子点和原始CsPbBr₃量子点膜的表面电位映射，我们可以观察到CsPbBr₃量子点中的光生电子的累积和光生载流子的注入行为。

深圳大学团队的上述成果建立了一个集成光子和神经形态计算的新颖架构，展示了基于无机CsPbBr₃ 量子点的光电存储器及其突触功能的实现，模拟出了人脑中的突触连接规则，成功地实现了光子增强特性，为基于钙钛矿的存储器的进一步发展奠定基础。

这一成果近期发表在Advanced Materials 上，文章的第一作者是深圳大学王燕博士。

该论文作者为：Yan Wang, Ziyu Lv, Jinrui Chen, Zhanpeng Wang, Ye Zhou,* Li Zhou, Xiaoli Chen, and Su-Ting Han*

原文（扫描或长按二维码，识别后直达原文页面，或点此查看原文）：

Photonic Synapses Based on Inorganic Perovskite Quantum Dots for Neuromorphic Computing.

Adv. Mater., 2018, 30, 1802883, DOI: 10.1002/adma.201802883

韩素婷副教授简介

韩素婷，深圳大学电子学院副教授，广东省杰出青年基金获得者。2014年获得香港城市大学物理及材料科学系哲学博士学位，主要从事功能电子器件领域的研究工作，现正主持国家自然科学基金、教育部、广东省科技厅、广东省教育厅和深圳市科创委等多个纵向项目，总金额超过800万。自2010年起已在Nature Communications （1篇），Materials Today （1篇），Advanced Materials （10篇），ACS Nano （1篇），Advanced Functional Materials (1篇)， Materials Horizons （2篇），Advanced Science (2篇)，Small（4篇）等国际顶级期刊发表相关高水平论文近70篇，SCI引用次数超过1300次，H因子19 （google scholar citation）。其中第一作者及通讯作者论文32篇，平均影响因子12.6，11篇第一作者及通讯作者论文被选为Advanced Materials等杂志封面或卷首。获得美国专利授权3项，撰写国际专著两章。获得香港青年科学家奖最终入围奖（2015，全港4名），香港城市大学最佳博士毕业论文奖（2014，全系唯一），周亦卿研究生院奖(2014，全系唯一)、卓越学术研究一等奖（2013，全系唯一)、杰出学术表现奖等多项奖项。

http://www.x-mol.com/university/faculty/49600

周晔研究员简介

周晔，深圳大学高等研究院研究员，广东省特支计划科技创新青年拔尖人才。2008年本科毕业于南京大学，2013年于香港城市大学取得博士学位，2013年至2015年于香港城市大学物理与材料科学系以及电子工程系毫米波国家重点实验室历任博士后研究员、研究员、资深研究员，2015年6月起就职于深圳大学。周晔博士的研究兴趣包括基于功能材料的信息存储与信息传感。他在Nat. Commun.、Mater. Today、Adv. Mater.等国际权威期刊发表SCI论文60余篇，其中封面文章与卷首文章14篇，被Nat. Photonics, Nat. Rev. Mater., Nat. Nanotechnol.,Nat. Commun., Sci. Adv.等国际顶级期刊引用1400多次，H-因子19。在微电子材料与器件研发领域发表国际专著2章，拥有功能电子器件方面的授权美国发明专利3项，授权中国发明专利1项。

http://www.x-mol.com/university/faculty/49601

科研思路分析

Q：这项研究的最初目的是什么？或者说想法是怎么产生的？

A：由于内存和中央计算单元之间的数据通信速率有其固有的局限性，因此，将主存和中央处理器分离的冯诺依曼架构的传统计算系统现在面临着信息爆炸等重大挑战。作为神经形态结构发展的第一个重要阶段，如何进一步实现对大脑学习和记忆的模拟，制备性能更优异的存储器具有重要的研究价值。我们希望能从大脑高效的体系中获得启发。

Q：在研究中过程中遇到的最大挑战在哪里？

A：本研究首次将无机卤素钙钛矿量子点应用在浮栅型闪速存储器中，系统性研究不同光照条件对闪速存储器的存储性能的影响，形成高质量的异质结非常具有挑战性。同时利用闪存器件对人工突触进行模拟研究，也是我们研究中另一个较为挑战性的方面。

Q：本项研究成果最有可能的重要应用有哪些？哪些领域的企业或研究机构最有可能从本项成果中获得帮助？

A：此项目的研究成果为实现高性能存储器的制备提供了一种简单高效的研究方法。该项工作为下一代高性能存储器及制造设计神经网络芯片开发的企业和研究机构提供了新思路。