柔 性神经形态器件问世

实现类脑操作特性

●创新点

“人工智能（AI）”是在20世纪50年代提出的，经历了缓慢的发展时期。然而，自2016年“AlphaGo”问世以来，AI已成为全球的研究热点之一。值得注意的是，现有的AI技术主要基于传统的冯·诺依曼架构，需要采用较为复杂的计算机代码才能实现，其计算模块与存储模块相分离，因此其并行运算能力有限，且能耗较高，对今后非结构化大数据的处理和计算而言，具有一定的局限性。近年来，基于器件层面构建的人工生物神经系统，也正在成为AI领域的一个重要分支。突触作为人脑认知行为的基本单元，是神经元间发生联系的关键部位，是构建人工神经网络的重要出发点。最近，中国科学院宁波材料技术与工程研究所功能材料界面物理与器件应用团队在柔性神经形态器件研究方面取得新进展。

●方法和结果

研究人员在柔性聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）衬底上制备了以壳聚糖薄膜作为栅介质、具有学习行为的氧化铟锡（ITO）突触晶体管，其在机械弯曲应力作用1000次后，器件各项性能参数保持稳定；在栅极偏压应力作用8000秒后，器件阈值电压呈现一定的漂移，说明研制的晶体管具备学习能力。随后，研究人员在研制的柔性ITO薄膜晶体管上模拟了三种突触功能：突触后兴奋电流（EPSC）、双脉冲易化（PPF）和尖峰时序依赖可塑性（STDP）。1968年，心理学领域提出了“人脑多重记忆模型”：感知记忆（SM）到短时程记忆（STM），以及短时程记忆到长时程记忆（LTM）的转化过程。STDP学习法则是重要的突触学习行为，对神经系统认知行为具有重要作用，反映了前、后突触刺激对突触权重的影响规律，是调节高级神经活动的重要突触学习机制。条件反射与STDP学习法则具有一定的相似性，受此启发，中国科学院宁波材料技术与工程研究所功能材料界面物理与器件应用团队研制了可重复粘贴的氧化物神经形态晶体管，采用透明聚酰亚胺（PI）胶带作为衬底，随后设计了不同波形的突触刺激，成功在单一器件上模仿了生物突触中的四类STDP学习行为，包括Hebbian STDP，反Hebbian STDP，对称STDP及视觉STDP。Hebbian STDP的测试曲线拟合参数与生物突触上实测的参数相近，表明该种神经形态晶体管具有类脑操作特性。

应用前景

突触结构是神经元间发生信息传递的关键部位，是人脑认知行为的基本单元。因此，研制人造突触器件对模仿大脑的构架和工作模式，研制具有自主学习和认知功能的超低功耗智能计算机而言具有重要意义。该研究从底层出发研制具有突触和神经元功能的新概念器件，对构建神经形态系统和研制真正意义上的“类脑芯片”意义十分重大。