生物感知系統(tǒng)具有高并行、高容錯、自適應和低功耗等獨特優(yōu)點。采用神經(jīng)形態(tài)器件實現(xiàn)生物感知功能的仿生，在腦機接口、智能感知、生物假體等領域具有重大應用前景。然而，傳統(tǒng)剛性神經(jīng)形態(tài)晶體管很難實現(xiàn)彎曲變形以及和人體密切貼合，限制了神經(jīng)形態(tài)器件應用范圍。所以，具有良好彎曲特性的柔性神經(jīng)形態(tài)晶體管的研究成為了最近的研究重點。

據(jù)麥姆斯咨詢報道，近期，來自南京大學電子科學與工程學院的研究人員概述了多種柔性神經(jīng)形態(tài)晶體管的研究進展，包括器件結(jié)構(gòu)、工作原理和基本功能以及上述柔性神經(jīng)形態(tài)晶體管在仿生感知領域中的應用，并對上述研究領域進行了總結(jié)和簡單展望，相關(guān)論文發(fā)表于《物理學報》期刊。

表1 不同類型柔性突觸晶體管比較

柔性電解質(zhì)柵突觸晶體管

電解質(zhì)柵晶體管（electrolyte-gate transistor，EGT）具有低工作電壓和與突觸、神經(jīng)元類似的動力學行為等優(yōu)點，在神經(jīng)形態(tài)電子學中引起了極大的關(guān)注。有研究人員制備了以殼聚糖/氧化石墨烯復合薄膜為柵介質(zhì)、銦鎵鋅氧（IGZO）為溝道的自支撐神經(jīng)形態(tài)晶體管，在設計智能警報系統(tǒng)和人工眼睛方面具有較大的應用潛力。

(a)自支撐光電神經(jīng)形態(tài)晶體管示意圖；(b)光刺激角膜傷害感受器示意圖；(c) IGZO晶體管中光學響應的能帶圖

柔性鐵電突觸晶體管

柔性鐵電場效應晶體管（ferroelectric fieldeffect transistor，F(xiàn)eFET）具有無損讀出、低功耗和高運行速度等優(yōu)點，在非易失性存儲、人工突觸等領域得到廣泛應用。

有研究人員設計了基于自支撐鐵電有機神經(jīng)形態(tài)晶體管（ferroelectric organic neuromorphic transistors，F(xiàn)ONTs）的超薄人工突觸，該器件以P(VDF-TrFE)薄膜為柵介質(zhì)、并五苯為溝道，總厚度只有500nm左右。通過簡單的干剝離和粘貼方法，制備的器件可以穩(wěn)定地轉(zhuǎn)移到各種不平整的襯底上。另外，通過精確調(diào)節(jié)P(VDF-TrFE)的剩余極化，成功地模擬了EPSC、LTP、LTD、STDP等重要的突觸性能，并且FONTs在施加6000次突觸前脈沖依然能獲得穩(wěn)定的LTP、LTD轉(zhuǎn)換，展現(xiàn)出在可穿戴智能電子領域的巨大應用潛力。

(a)以 P(VDF-TrFE) 薄膜為柵介質(zhì)的自支撐有機神經(jīng)形態(tài)晶體管的結(jié)構(gòu)示意圖；(b)貼合在大腦形狀模型（上圖）和彎曲半徑為50μm的FONTs（下圖）照片

柔性浮柵突觸晶體管

浮柵場效應晶體管具有和傳統(tǒng)場效應晶體管相似的器件結(jié)構(gòu)，區(qū)別在于浮柵場效應晶體管的柵介質(zhì)中間夾了一層存儲功能層，稱之為“浮柵”。在編程過程中，當柵極電壓足夠大并且隧穿層足夠薄時，可以通過量子隧穿效應或熱發(fā)射將電荷注入到浮柵上。由于電荷阻擋層和隧穿層的存在，浮柵中的電荷可以被非易失的存儲，進而對溝道電導進行非易失性的調(diào)制。浮柵晶體管能夠?qū)系离妼нM行調(diào)制并且長期保持的能力，可以用來有效地記錄突觸權(quán)重，因此成為最流行的突觸結(jié)構(gòu)之一。

基于MoS2的光電雙調(diào)控的柔性人工異突觸示意圖

仿生感知應用

使用神經(jīng)形態(tài)器件構(gòu)建人工神經(jīng)系統(tǒng)可以有力地推動腦機接口、智能感知、生物假體等領域的發(fā)展。而構(gòu)建人工神經(jīng)系統(tǒng)需要開發(fā)能夠?qū)崟r感知外界刺激、對傳感信息進行處理和存儲，并做出反應的智能仿生感知系統(tǒng)。

研究人員報告了一種高集成密度、對光具有非凡靈敏度的32 × 32柔性傳感器陣列，光電傳感器同時充當光感受器和生物突觸，可以直接響應光刺激并進行預處理，碳納米管（carbon nanotubes，CNTs）和鈣鈦礦CsPbBr3（CPB）量子點（quantum dot，QD）組成的溝道在光生載流子的分離和傳輸中起關(guān)鍵作用，實現(xiàn)了高響應度（5.1 × 10?A/W）和超高比檢測率（2×101? Jones）。

(a)以CNTs/CsPbBr3-QDs為溝道的光電晶體管示意圖；(b)當觀察到陌生和熟悉的面孔時, 人類視覺系統(tǒng)印象的示意圖；(c)不同訓練脈沖數(shù)的訓練權(quán)重結(jié)果；(d)模擬人臉的學習過程

總體而言，目前對于柔性神經(jīng)形態(tài)晶體管的研究仍然局限在單個器件或小規(guī)模陣列，開發(fā)大規(guī)模集成的類腦芯片來處理實際的人工智能任務仍然是個挑戰(zhàn)，這對器件的一致性、可靠性、可擴展性都提出了更高的要求。此外，由于生物神經(jīng)網(wǎng)絡是一個高度復雜的三維網(wǎng)絡，因此，類腦芯片要實現(xiàn)類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡的復雜度，可能需要三維集成技術(shù)。具有良好可彎曲特性的柔性神經(jīng)形態(tài)器件為未來智能感知、神經(jīng)修復、軟機器人等領域的發(fā)展帶來了新的機遇。目前的仿生感知系統(tǒng)還處在比較原始的實驗室研究階段，還只能初步模擬生物對外界環(huán)境的傳感和響應過程，未來還需要進一步優(yōu)化神經(jīng)形態(tài)器件特性并尋找能夠?qū)崿F(xiàn)多感知融合與集成的技術(shù)方案，從而實現(xiàn)超低功耗智能感知系統(tǒng)的實際應用。

論文鏈接：
http://dx.doi.org/10.7498/aps.71.20220308

審核編輯 ：李倩