近日，谷歌研發(fā)的新版人工智能(néng)程序AlphaGo Zero從空白狀态，在無任何人類輸入的條件下迅速自學(xué)圍棋，并以100:0的戰績擊敗“前輩”AlphaGo，再一次引起(qǐ)了人們對(duì)人工智能(néng)的廣泛關注。基于人類大腦的神經(jīng)形态工程是人工智能(néng)的重要發(fā)展方向(xiàng)之一。人腦是由多達1011~1012個神經(jīng)元組成(chéng)的複雜網絡系統，雖然它的功耗隻有20W，但具有超強的學(xué)習和認知能(néng)力。神經(jīng)元(Neurons)是人腦的基本組成(chéng)單元，突觸(Synapse)是神經(jīng)元之間在功能(néng)上發(fā)生聯系的部位，也是信息傳遞的關鍵部位。研制具有生物突觸功能(néng)的電子器件，對(duì)于構建神經(jīng)形态電路和實現智能(néng)計算機意義重大。憶阻器具有非線性電學(xué)性能(néng)和狀态記憶功能(néng)，與生物體的神經(jīng)突觸十分類似，并且可以縮小到納米尺寸，因此憶阻器是實現突觸功能(néng)的理想電子器件，使實現與人腦結構類似的人工智能(néng)硬件成(chéng)爲可能(néng)。
中科院甯波材料所納米事(shì)業部功能(néng)薄膜與智構器件團隊碩士生胡令祥在諸葛飛研究員的指導下，采用輕微氧化的硫化鋅（ZnS）薄膜構築了Cu/ZnS/Pt憶阻型突觸器件，該電子突觸表現出超高的電靈敏性。目前文獻報道(dào)的用于模拟突觸的憶阻器件工作電壓一般爲幾百毫伏至幾千毫伏，而生物突觸隻需幾十毫伏就可以實現複雜的功能(néng)，因此現有突觸器件相比生物突觸表現出了較差的電靈敏性，而且較大的工作電壓增加了器件的功耗和不穩定性。本工作制備的Cu/ZnS/Pt憶阻型突觸器件，在超低電壓(6 mV左右)下成(chéng)功實現了神經(jīng)突觸可塑性，從而獲得了一種(zhǒng)超高靈敏的突觸仿生器件，其靈敏度甚至超過(guò)了生物突觸，并且功率低至納瓦量級。此外，通過(guò)簡單的集成(chéng)，構築了5×5超靈敏突觸器件陣列，在超低電壓下實現了記憶和遺忘的動态過(guò)程。超低的工作電壓不但有助于減小器件内部結構的破壞，降低器件工作參數的波動性，而且提供了一個降低器件功耗的新途徑(目前文獻中普遍采用降低工作電流和減小脈沖寬度的手段)。
進(jìn)一步，通過(guò)細緻的微觀結構及成(chéng)分表征，提出了該憶阻器件表現出優異電學(xué)性能(néng)和超低工作電壓的機理—離子遷移速率在不同物質中存在差異。在輕微氧化條件下，ZnS薄膜近表面(miàn)的晶界處形成(chéng)ZnO納米晶粒，導緻Cu2+在該體系内出現了遷移速率差，在含有ZnO納米晶粒的表面(miàn)層遷移速率慢，而在純ZnS層遷移速率快，導緻Cu細絲在生長(cháng)過(guò)程中出現納米尺寸間隙（＜3 nm），Cu細絲的斷裂和連接位置鎖定在納米間隙處，因此施加超低的電壓就會産生較強的電場，使器件的阻态産生轉變，并且保證了器件的循環穩定性。相關成(chéng)果2017年4月發(fā)表于Advanced Materials 2017, 29, 1606927 (DOI: 10.1002/adma.201606927)，并申請發(fā)明專利兩(liǎng)項(201610813160.7和201611178578.1)。
以上工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金面(miàn)上項目（51272261, 61474127, 61674156）, 浙江省傑出青年基金（LR15F040002）, 甯波市科技創新團隊（2016B10005）等項目資助。
圖1 (a, b)低溫退火處理後(hòu)ZnS薄膜雙層結構示意圖，上層ZnO/ZnS複合層，下層爲純ZnS層;
(c)Cu/ZnS/Pt超靈敏突觸基本電學(xué)性能(néng)；(d)突觸器件工作機理示意圖
圖2 利用5×5突觸陣列對(duì)人類記憶和遺忘過(guò)程的動态模拟。
(a)分别施加幅值爲5和 8 mV的脈沖電壓，實現對(duì)大寫字母‘V’和‘Y’的記憶，插圖爲單個器件施加不同幅值電壓的電學(xué)響應；
(b)記憶和遺忘的演變過(guò)程，其中‘V’代表短程記憶，‘Y’代表長(cháng)程記憶
（納米事(shì)業部 胡令祥）
