面向感存算一体化的光电忆阻器件研究进展

脑启发神经形态计算系统有望从根本上突破传统冯·诺依曼计算机系统架构瓶颈,极大程度地提升数据处理速度和能效.新型神经形态器件是构建高能效神经形态计算的重要硬件基础.光电忆阻器作为新兴的纳米智能器件,因具备整合光学感知、信息存储和逻辑计算等功能特性,被认为是发展类脑视觉系统的重要备选.本文将综述面向感存算功能一体化的光电忆阻器研究进展,包括光电忆阻材料与机制、光电忆阻器件与特性、感存算一体化功能及应用等.具体将根据机制分类介绍光子-离子耦合型和光子-电子耦合型光电忆阻材料,根据光电忆阻特性调节方式介绍光电调制型和全光调制型光电忆阻器件,根据感存算一体化功能介绍其在认知功能模拟、光电逻辑运算、神经形态视觉功能、动态探测与识别等方面的应用.最后总结光电忆阻器的主要优势以及所面临的挑战,并展望光电忆阻器的未来发展.     

神经形态阻变器件在图像处理中的应用

随着搭载于边缘终端上的图像与视频等数据密集型应用的日益增长,基于传统冯·诺依曼架构的互补金属氧化物半导体(complementary metal oxide semiconductor, CMOS)硬件系统正面临着能耗、速度和尺寸等多方面的挑战.神经形态器件包括具有存算一体特性的电学阻变器件和具有感存算一体特性的光电阻变器件,因其具有与生物神经系统的高相似度,及其高能效、高集成度、宽带宽等优势,在图像处理应用方面展现出巨大发展潜力.这类器件不仅能够用于加速传统图像低阶预处理和高阶处理中的大量运算,且能用于实现仿生物视觉系统的高效图像处理算法.本文介绍了最近的电学及光电神经形态阻变器件,并结合图像处理算法综述了神经形态阻变器件在图像处理方面的硬件实施和挑战,并对其发展前景提出了思考.     

柔性神经形态晶体管及其仿生感知应用

生物感知系统具有高并行、高容错、自适应和低功耗等独特优点.采用神经形态器件实现生物感知功能的仿生,在脑机接口、智能感知、生物假体等领域具有重大应用前景.与其他神经形态器件相比,多端口神经形态晶体管不仅可以同时实现信号的传输和训练学习,还可以对多路信号进行非线性的时空整合与协同调控.然而,传统刚性神经形态晶体管很难实现弯曲变形以及和人体密切贴合,限制了神经形态器件应用范围.所以,具有良好弯曲特性的柔性神经形态晶体管的研究成为了最近的研究重点.本文首先介绍了多种柔性神经形态晶体管的研究进展,包括器件结构、工作原理和基本功能;另外,本文还将介绍上述柔性神经形态晶体管在仿生感知领域中的应用;最后给出上述研究领域的总结和简单展望.     

基于二维层状材料的神经形态器件研究进展

近年来,人工智能的发展对计算和存储的需求不断提升.但是,摩尔定律的放缓以及传统冯·诺依曼架构中计算与存储单元的分离,导致了大量数据在搬运过程中功耗增加和时间延迟,致使集成电路以及芯片设计面临越来越多的挑战.这迫切需要开发新型计算范式来应对这种挑战.而基于存算一体架构的神经形态器件,可利用欧姆定律和基尔霍夫定律实现原位计算,从而有望克服传统冯·诺依曼架构瓶颈.通过调节具有“记忆”功能的忆阻器阻值,实现类似生物大脑的人工神经网络,并对复杂网络信号进行处理,例如图像识别、模式分类和决策执行等.二维材料由于其层状超薄特性和新奇的物理效应,为进一步缩小器件尺寸并实现感存算一体提供了方案.本文综述了基于二维材料的神经形态器件中的物理效应和忆阻特性,并详细阐述了神经形态器件对LIF (leaky integrate and fire)模型、Hodgkin-Huxley模型等神经元模型以及长期可塑性、短期可塑性、放电时间依赖可塑性和尖峰频率依赖可塑性的模拟.在此基础上,进一步介绍了基于二维材料的神经形态器件在视觉、听觉以及触觉等领域的探索性应用.最后本文总结了当前研究领域面临的问题以及对未来应用前景的...     

忆阻类脑计算

随着深度学习的高速发展,目前智能算法的飞速更新迭代对硬件算力提出了很高的要求.受限于摩尔定律的告竭以及冯·诺伊曼瓶颈,传统CMOS集成无法满足硬件算力提升的迫切需求.利用新型器件忆阻器构建神经形态计算系统可以实现存算一体,拥有极高的并行度和超低功耗的特点,被认为是解决传统计算机架构瓶颈的有效途径,受到了全世界的广泛关注.本文按照自下而上的顺序,首先综述了主流忆阻器的器件结构、物理机理,并比较分析了它们的性能特性.然后,介绍了近年来忆阻器实现人工神经元和人工突触的进展,包括具体的电路形式和神经形态功能的模拟.接着,综述了无源和有源忆阻阵列的结构形式以及它们在神经形态计算中的应用,具体包括基于神经网络的手写数字和人脸识别等.最后总结了目前忆阻类脑计算从底层到顶层所遇到的挑战,并对该领域后续的发展进行了展望.     

光神经形态计算研究进展与展望(特邀)

脑科学与类脑研究是国际必争战略性前沿。人工智能与深度学习的飞速发展对算力提出了迫切需求。而传统的冯诺依曼架构,由于存算分离导致功耗墙和内存墙,摩尔定律也逐渐放缓。光神经拟态计算充分融合高速光通信、光互连、光集成、硅基光电子与神经拟态计算的特点,具有超高速、大带宽、多维度等优势,在高性能计算、人工智能领域有广阔的应用前景,是突破后摩尔时代传统微电子计算极限极具竞争力的方案。本文回顾了国内外主要研究团队在光神经元、光突触、光神经网络的理论、算法及器件方面的工作,并提出了展望。     

应用于感存算一体化系统的多模调控忆阻器

交互式人工智能系统的构建依赖于高性能人工感知系统和处理系统的开发.传统的感知处理系统传感器、存储器和处理器在空间上是分离的,感知数据信息的频繁传输和数据格式转换造成了系统的长延时与高能耗.受生物感知神经系统的启发,耦合感知、存储、计算功能的感存算一体化技术为未来感知处理领域提供了可靠的技术方案.具有感知光、压力、化学物质等能力的忆阻器是应用于感存算一体系统的理想器件.本文从器件层面综述了应用于感存算一体化系统忆阻器的研究方向和研究进展,包括视觉、触觉、嗅觉、听觉和多感官耦合类别,并在器件、工艺与集成、电路系统架构和算法方面指出现阶段的挑战与展望,为未来神经形态感存算一体化系统的发展提供可行的研究方向.     

基于忆容器件的神经形态计算研究进展

人工智能的快速发展需要人工智能专用硬件的快速发展,受人脑存算一体、并行处理启发而构建的包含突触与神经元的神经形态计算架构,可以有效地降低人工智能中计算工作的能耗.记忆元件在神经形态计算的硬件实现中展现出巨大的应用价值;相比传统器件,用忆阻器构建突触、神经元能极大地降低计算能耗,然而在基于忆阻器构建的神经网络中,更新、读取等操作存在由忆阻电压电流造成的系统性能量损失.忆容器作为忆阻器衍生器件,被认为是实现低耗能神经网络的潜在器件,引起国内外研究者关注.本文综述了实物/仿真忆容器件及其在神经形态计算中的最新进展,主要包括目:前实物/仿真忆容器原理与特性,代表性的忆容突触、神经元及神经形态计算架构,并通过总结近年来忆容器研究所取得的成果,对当前该领域面临的挑战及未来忆容神经网络发展的重点进行总结与展望.     

面向神经形态感知和计算的柔性忆阻器基脉冲神经元

受人脑工作模式的启发,脉冲神经元作为人工感知系统和神经形态计算体系的基本计算单元发挥着重要作用.然而,基于传统互补金属氧化物半导体技术的神经元电路结构复杂,功耗高,且缺乏柔韧性,不利于大规模集成和与人体兼容的柔性感知系统的应用.本文制备的柔性忆阻器展示出了稳定的阈值转变特性和优异的机械弯折特性,其弯折半径可达1.5 mm,弯折次数可达10~4次.基于此器件构建的神经元电路实现了神经元的关键积分放电特性,且其频率-输入电压关系具有整流线性单元相似性,可实现基于转换法的脉冲神经网络中神经元的非线性处理功能.此外,基于电子传输机制和构建的核壳模型,对柔性忆阻器的工作机制进行分析,提出了电场和热激发主导的阈值转变机制;进一步对忆阻器和神经元的电学特性进行电路仿真模拟,验证了柔性忆阻器和神经元电路工作机制的合理性.本文对柔性神经元的研究可为神经形态感知和计算系统的构建提供硬件基础和理论指导.     

菌紫质光电作用的分子机制

本文介绍了一种新型的生物分子光电功能材料─-细菌视紫红质,对其结构、光电功能和光化学性质作了简单介绍,着重对其光电作用机理从分子生物学角度进行了阐述,对其在光电器件、神经网络和仿视觉功能系统方面的实际应用给出了几个例子。     

硅基底石墨烯器件的现状及发展趋势

石墨烯是一种由单层碳原子紧密排列而形成的具有蜂窝状结构的二维晶体材料,特殊的结构赋予了其优异的性能,如高载流子迁移率、电导率、热导率、力学强度以及量子反常霍尔效应.由于石墨烯优异的特性,迅速激起了人们对石墨烯研究以及应用的热情.石墨烯沉积或转移到硅片后,其器件构建与集成和传统硅基半导体工艺兼容.基于石墨烯的硅基器件与硅基器件的有机结合,可以大幅度提高半导体器件的综合性能.随着石墨烯制备工艺和转移技术的优化,硅基底石墨烯器件将呈现出潜在的、巨大的实际应用价值.随着器件尺寸的纳米化,器件的发热、能耗等问题成为硅基器件与集成发展面临的瓶颈问题,石墨烯的出现为解决这些问题提供了一种可能的解决方案.本文综述了石墨烯作为场效应晶体管研究的进展,为解决石墨烯带隙为零、影响器件开关比的问题,采用了量子限域法、化学掺杂法、外加电场调节法和引入应力法.在光电器件研究方面,石墨烯可以均匀吸收所有频率的光,其光电性能也受到了广泛的关注,如光电探测器、光电调制器、太阳能电池等.同时,石墨烯作为典型的二维材料,其优越的电学性能以及超高的比表面积,使其作为高灵敏度传感器的研究成为纳米科学研究的前沿和热点领域.     

钙钛矿发光-光电器件中的光谱调控

尽管钙钛矿材料在发光与光电器件等领域的研究发展迅速,但依然面临着如何突破极限效率、提高稳定性以及拓展新的应用空间等关键问题.近年来,本文作者围绕如何拓展钙钛矿材料与器件的光谱响应范围这一主题,在稀土掺杂、有机异质结杂化等方面进行了独特的探索,并取得了一些标识性的成果.作者近期接受了Light人物专访,本文是在此基础上整...     

太赫兹量子器件光电测试技术与系统

光电测试技术是太赫兹辐射研究的重要基础技术。文章首先介绍两种太赫兹量子器件的工作原理和最新进展,随后主要介绍太赫兹量子器件在脉冲激光功率测量技术、快速调制与直接探测技术、激光偏振转换与测量以及光纤损耗测量技术及相关测试系统中的应用。最后总结基于太赫兹量子器件的光电测试技术的特点和优势,并对未来的发展进行展望。     

利用金属纳米颗粒改善有机光电器件性能

有机发光和有机光伏器件为代表的有机光电器件在显示、照明、能源等领域有着广阔的应用前景。有机发光器件具有发光效率高、发光颜色丰富、响应速度快等优点,而有机光伏器件具有质轻、成本低、可实现柔性器件等优点。金属纳米颗粒的表面等离子体共振耦合效应可以提高有机发光器件的效率和有机光伏器件的光电转换效率,因而得到了研究人员的广泛关注。本文综述了金属纳米颗粒改善有机发光/光伏器件性能方面的研究进展,并对其今后的应用趋势进行了讨论。     

氧化物基忆阻型神经突触器件

忆阻器具有高密度、低功耗和阻值能够连续可调的特性,被认为是模拟神经突触最具潜力的候选者.而金属氧化物,因其氧离子可迁移,组分易于调控,与传统CMOS兼容等优点,是发展高性能忆阻器件的理想材料.本文首先介绍了氧化物基忆阻器件阻变行为及其运行机制,包括数字型和模拟型忆阻器.主要综述了基于模拟型忆阻器实现的突触器件认知功能模拟,包括非线性传输特性、时域突触可塑性、经验式学习和联合式学习等.然后进一步介绍了忆阻型突触器件在模式识别、声音定位、柔性可穿戴和光电神经突触方面的潜在应用.最后总结展望氧化物基忆阻神经突触在相关领域的可能发展方向.     

光栅局域调控二维光电探测器

近年来,二维材料独特的物理、化学和电子特性受到了越来越多的科研人员的关注.特别是石墨烯、黑磷和过渡金属硫化物等二维材料具有优良的光电性能和输运性质,使其在下一代光电子器件领域具有广阔的应用前景.本文将主要介绍二维材料在光电探测领域上的应用优势,概述光电探测器的基本原理和参数指标,重点探讨光栅效应与传统光电导效应的区别,以及提高光增益和光响应度的原因和特性,进而回顾光栅局域调控在光电探测器中的最新进展及应用,最后总结该类光电探测器面临的问题及对未来方向的展望.     

舰船光电系统技术及其演进方向

21世纪是光电技术发展的新时代.随着新一代信息技术的发展,以及人工智能、无人平台的广泛应用,光电技术在军事上的作用日益突出.与陆军、空军以及其他军兵种的光电系统相比,海军舰船光电系统有其突出的特点.结合近六十年来舰船光电系统的发展,介绍了舰船光电系统的概念与分类,简述了舰船光电系统的主要传感器、系统研制开发中的关键技术...     

基于知识的图像分割系统及其光电混合硬件支持系统的设计

在计算机视觉中 ,图像分割是关键问题之一。文中提出了一种基于知识的图像分割系统KBISS ,KBISS是一个基于产生式的专家系统 ,根据区域和线段分析知识对图像进行分割。一般来说 ,基于知识的系统在传统计算机上实现效率很低 ,为此 ,设计了一种KBISS的光电混合型硬件支持系统 .实验结果表明KBISS及其光电混合硬件支持系统是有效的、合理的     

N型局部有源忆阻器的神经形态行为

局部有源忆阻器(locally-active memristor,LAM)凭借其高集成度、低功耗和局部有源特性等优点,在神经形态计算领域显示出巨大的潜力.本文提出了一种简单的N型LAM数学模型,通过揭示其非线性动力特性,设计了N型LAM神经元电路.采用Hopf分岔、数值分析等方法定量研究了该电路的动力学行为,成功模拟了多种神经形态行为,包括全或无行为、尖峰、簇发、周期振荡等.并利用该神经元电路结构模拟了生物触觉神经元的频率特性.仿真结果表明:当输入信号幅值低于阈值时,神经元电路输出信号的振荡频率与输入信号强度呈正相关(即兴奋状态),并在阈值处达到最大值.随后,继续增大激励强度,振荡频率则逐渐降低(即保护性抑制状态).最后,设计了N型LAM硬件仿真器,并完成了人工神经元电路的硬件实现,实验结果与仿真结果、理论分析相一致,验证了该N型LAM具备的神经形态行为.     

N型局部有源忆阻器的神经形态行为

局部有源忆阻器(locally-active memristor,LAM)凭借其高集成度、低功耗和局部有源特性等优点,在神经形态计算领域显示出巨大的潜力.本文提出了一种简单的N型LAM数学模型,通过揭示其非线性动力特性,设计了N型LAM神经元电路.采用Hopf分岔、数值分析等方法定量研究了该电路的动力学行为,成功模拟了多种神经形态行为,包括全或无行为、尖峰、簇发、周期振荡等.并利用该神经元电路结构模拟了生物触觉神经元的频率特性.仿真结果表明:当输入信号幅值低于阈值时,神经元电路输出信号的振荡频率与输入信号强度呈正相关(即兴奋状态),并在阈值处达到最大值.随后,继续增大激励强度,振荡频率则逐渐降低(即保护性抑制状态).最后,设计了N型LAM硬件仿真器,并完成了人工神经元电路的硬件实现,实验结果与仿真结果、理论分析相一致,验证了该N型LAM具备的神经形态行为.