Nano Energy：2D/0D混合结构的高效节能柔性光电器件在人工异元神经突触中的应用
研究背景
在人脑中有~1011个神经元通过~1015个神经突触交错相连，信息可以十分高效地实现同时处理与存储。受到人脑的启发，人工神经网络(ANN)系统因其能够实现大规模并行信息处理、高效的能量利用、灵活的自适应和加速事件驱动计算等优点，近几年来得到了迅猛地发展。然而，目前大部分人工神经突触器件只具有纯电调制，导致其面临许多重大挑战，例如神经形态计算和数据采集的隔离，冗余的硬件以及无法模拟生物有机体的复杂活动等。因此，利用光波或光子来实现光学调制，高效的光电调制的集成对于神经形态系统的应用至关重要，如人工眼和监督视觉，并且可以实现更复杂的突触行为，包括异元突触可塑性和突触适应性等。
另一方面，二维的MoSSe由于其 Janus结构打破了了MoS2、WSe2等传统过渡金属硫化物（TMDCs）的面外结构对称性，从而具有更优越的电子能带结构，并且具有高效的光吸收利用率、电荷分离率和载流子迁移率。零维的黑磷量子点（BPQD）由于其较好的光电性能、量子限制效应、可调的光吸收和高量子效率的荧光，在与二维材料的混合结构组合中通常表现出卓越的性能。
近日，复旦大学微电子学院陈琳教授团队利用二维Janus结构的MoSSe和零维的黑磷量子点（BPQD）制备了具有光电协同调制功能的可穿戴类人脑异元神经形态器件，实现亚非焦的功耗和纳秒级别的响应速度，并通过光电双调制成功模拟了巴浦洛夫狗实验，为基于低维材料的高效的多端调制的可穿戴式神经计算器件的应用开辟了新的道路。相关成果以《Energy-efficient Flexible Photoelectric Device with 2D/0D Hybrid Structure for Bio-inspired Artificial Heterosynapse Application》为题发表在期刊Nano Energy (IF:16.602) 上，微电子学院博士生孟佳琳为第一作者。
本工作设计了一种基于柔性二维MoSSe和零维BPQD的异元突触，成功模拟了生物体内的长时可塑性，将长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）过程中的能耗降低至为0.58 fJ/脉冲和0.86 fJ/脉冲，为高效的神经计算系统提供了一条比人脑更出色的处理信息的途径。通过加入光调制，使得器件首次将光电双调制的巴甫洛夫狗实验与学习-遗忘-再学习规则相结合，通过人工异突触器件进行验证，包括训练、获得、遗忘和再获得。这为多端输入的人工突触在更复杂的类脑计算系统中的应用开辟了一条新途径。
图1. 人工异元神经突触电子器件结构示意图
图2. 器件在电调制下的突触可塑性性能
图3. 人工异元神经突触器件在光电协同调制下的性能
图4. 可穿戴神经突触器件的柔性测试
图5. 经典条件反射巴甫洛夫狗实验的模拟