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科研動態

微電子所在氧化物電解質柵控晶體管研究取得進展

稿件來源:重點實驗室 尚大山、張康瑋 發布時間:2020-11-09

  當今世界信息技術突飛猛進,海量的數據對信息的快速實時處理提出了更高要求,實現這一目標的有效途徑之一是開發具有邊緣計算能力的智能感知系統,緩解數據傳輸帶來的延遲與能耗,從而實現實時、高效的信息處理。 

  電解質柵控晶體管是近年來提出的一種三端憶阻器件,其結構與傳統場效應晶體管類似。不同的是,電解質柵控晶體管采用含有可動離子(如H+, Li+等)的電解質材料代替二氧化硅作為柵介質層。在柵極電壓作用下,可動離子發生遷移并與溝道材料發生電化學反應后注入其中。離子的注入起到了摻雜的作用,能夠調節溝道材料的載流子濃度,使溝道電阻態發生連續、可逆的非易失變化,被認為是模擬生物神經網絡基本功能單元——突觸的理想元件之一(參見D. S. Shang, et al. Adv. Func. Mater. 2018, 28, 1804170; D. S. Shang, et al., Adv. Mater. 2017, 29, 1700906)。近年來科學界對電解質柵控晶體管及其在人工神經網絡應用方面的研究取得了一定進展,但研究成果主要集中在單個器件的性能驗證,在材料體系、器件陣列和網絡算法等層面亟待突破。 

  針對上述問題,微電子所微電子重點實驗室劉明院士團隊制備了具有良好溝道電導調節性能和器件均一性的電解質柵控晶體管陣列,并基于此陣列構建了可處理時空信息的脈沖神經網絡系統。團隊首先對材料體系進行了篩選,首次采用無機氧化物——Nb2O5作為溝道材料構建電解質柵控晶體管,成功實現32x32的陣列集成(圖1a)。此電解質柵控晶體管表現出優異的電學特性(圖1b-e),包括近線性的溝道電導模擬變化特性、良好的耐受性(≥106)和保持特性(≥1000 s)、快速操作(~100 ns)、極低的電導變化范圍(<100 nS)和超低的操作能耗面密度(20 fJ·μm-2)等。團隊進一步利用該電解質柵控晶體管陣列構建了脈沖神經網絡。該網絡具有學習和識別時空信息的能力。通過使用監督學習算法和脈沖時序依賴可塑性權重更新規則,電解質柵控晶體管陣列能夠根據不同的任務輸入調整各個單元的電導(學習過程),最終完成對不同輸入脈沖序列的識別。基于電解質柵控晶體管的脈沖神經網絡可以與觸覺傳感器結合,通過對終端傳感器收集到的時序信息進行傳遞、分析和處理,實現了對物體移動方位的識別(圖2)。這種智能觸覺感知系統的實現方案,為發展可用于物聯網、邊緣計算等領域的低能耗、可擴展的仿生信息處理系統提供了參考。 

  這一成果近期發表在《先進材料》期刊上(Advanced Materials, DOI: 10.1002/adma.202003018),微電子所博士研究生李悅、盧吉凱為文章的共同第一作者,微電子所尚大山研究員為該文章的通訊作者。同時,微電子所博士生卜獻寶、徐晗和尚大山等針對離子晶體管的基本特性及其在傳感—計算融合中的潛在應用與發展趨勢撰寫的綜述文章發表在《先進智能系統》期刊上(Advanced Intelligent Systems, DOI: 10.1002/aisy.202000156)。 

  該項目得到了科技部、國家自然科學基金委、中科院和之江實驗室的資助。 

 

1. (a) 32x32電解質柵控晶體管陣列;(b) 器件基本結構及測試方案;

(c) 器件在不同掃描速度下的轉移特性曲線;(d) 器件的模擬開關特性;(e) 器件的保持特性。 

 

2. (a) 基于電解質柵控晶體管的脈沖神經網絡觸覺感知系統實現方案;(b) 脈沖神經網絡結構圖,其中輸入神經元和輸出神經元通過電解質柵控晶體管(突觸)進行連接;(c) 不同移動方位角條件下各神經元的膜電位變化。經過學習后,神經元的最大輸出與方位角呈現良好的映射關系。 


 

  論文信息: 

  https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202003018 

  Oxide‐Based Electrolyte‐Gated Transistors for Spatiotemporal Information Processing 

  Yue Li, Jikai Lu, Dashan Shang, Qi Liu, Shuyu Wu, Zuheng Wu, Xumeng Zhang, Jianguo Yang, Zhongrui Wang, Hangbing Lv, Ming Liu 

  Adv. Mater., 2020, 2003018 

  https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/aisy.202000156 

  Ion-Gated Transistor: An Enabler for Sensing and Computing Integration 

  Xianbao Bu, Han Xu, Dashan Shang, Yue Li, Hangbing Lv, Qi Liu 

  Adv. Intell. Syst. 2020, 2000156 

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