【引言】

传统的数字电脑在计算过程中要经历提取、解码、执行命令等复杂过程，不可避免地遭遇冯·诺依曼瓶颈，因此构筑新型的计算结构十分重要。大脑基于储存和计算先天性的融合，可以高效地处理复杂的任务，因此仿神经的电子突触具有构建高效脑启发计算系统的潜力。忆阻器是基于生物突触原则设计的，是可以实现储存和计算的人工突触，被认为是突破传统冯·诺依曼瓶颈的关键器件，然而传统的忆阻器难以连续适应电导的变化和忠实地模拟生物突触的功能。因此，新型高性能记忆电阻的制备至关重要。

【成果简介】

近日，河北大学闫小兵副教授、中科院微电子所刘琦研究员、新加坡国立大学刘向阳教授(共同通讯作者)等人在Adv. Funct. Mater.发表了题为“Memristor with Ag-Cluster-Doped TiO₂ Films as Artificial Synapse for Neuroinspired Computing”的研究论文，报道了一种自组装Ag团簇梯度掺杂的TiO₂(Ag/TiO₂:Ag/Pt)膜，能够大大提升忆阻器电阻缓变的性能。所制备的忆阻器能够模拟生物突触的激活和抑制过程，例如在正/负脉冲下表现出逐渐增强/降低的电导。而且，该器件能够成功模仿生物突触的学习和计算功能，例如短时记忆(STM)向长时记忆(LTM)的转变、长时增强和降低(LTP和LTD)、尖峰时间相关的突触可塑性(STDP)和双脉冲易化(PPF)。施加的几百纳秒脉宽的脉冲实现器件的学习工程，意味着器件具备非常快的学习和计算速度。上述结果显示，Ag团簇掺杂的氧化物具有模仿生物突触行为的潜力，对进一步制备人工神经系统意义非凡。

【图文导读】

图1 Ag/TiO₂:Ag/Pt的记忆电阻行为

(a)轴突(突触前膜)和树突(突触后膜)间突触塑性调控的示意图；

(b)I-V曲线的正、负部分分别表示生物突触的由低而高和由高而低的电导；

(c)脉冲模式对电导的调制；

(d)电导调制的重复性能；

(e)施加电压为±ν₀sin²(ω₀t)，其中ν₀是施加电压的大小(1.5V)，ω₀是频率(2MHz)；

(f-g)分别为AC模型和DC模型模式。

图2 ON状态下Ag/TiO₂:Ag/Pt忆阻器的HRTEM和EDS结果

(a) Ag/TiO₂:Ag/Pt器件的HRTEM图；

(b)图(a)所对应的明场STEM图；

(c)图(a)中选区的晶向是Ag(002)；

(d)Ag和Pt的元素分布图。

图3 Ag/TiO₂:Ag/Pt和Ag/TiO₂/Pt器件的电导机理

(a-b)分别为Ag/TiO₂:Ag/Pt和Ag/TiO₂/Pt器件典型的I-V曲线；

(c)图(a)中红色部分的I-V曲线可拟合为隧穿机制；

(d)图(b)中紫色部分I-V曲线的拟合结果是SCLC电导机制。

图4 不同参数的正/负双向脉冲激活/抑制突触

(a-b)正/负脉冲幅值大小对电导调制的影响；

(c-d)正/负脉冲宽度对电导调制的影响；

(e-f)正/负脉冲间隔对电导调制的影响。

图5 尖峰时间相关的突触可塑性的实验结果

(a-b)反对称Hebbian学习型理论和反对称反Hebbian学习型理论；

(c-d)双脉冲易化。

图6 不同电流和反复刺激诱导的STP→LTP转变

(a)心理学上的人类“遗忘曲线”的突触重量变化的趋势；

(b)反复刺激实现STM向LTM的转变。

【小结】

本文通过共溅射镀膜的方式制备自组装Ag团簇掺杂的TiO₂膜忆阻器，有效强化了忆阻器的性能。所制备的Ag/TiO₂:Ag/Pt膜忆阻器能够完全模拟生物突触的激活和抑制过程，并且成功模仿突触的学习和记忆功能。该新型忆阻器可用作仿神经计算系统中的电子突触，有望突破冯·诺依曼瓶颈。

文献链接：Memristor with Ag-Cluster-Doped TiO₂ Films as Artificial Synapse for Neuroinspired Computing (Adv. Funct. Mater., 2017，DOI: 10.1002/adfm.201705320)