导读
近日，武汉大学肖湘衡教授团队提出了一种基于路易斯酸掺杂WSe2实现超低功耗光电突触的方法，并用于神经形态计算。通过在掺杂过程中施加温度场，使光电突触器件表现出可调整的短期和长期可塑性。该器件模拟突触行为最低功耗可达0.1 fJ，远低于人脑中单个突触事件所需的10 fJ能量。相关成果发表在Small上，题为“Ultra-Low Power Consumption Artificial Photoelectric Synapses Based on Lewis Acid Doped WSe2 for Neuromorphic Computing”。
研究背景
在大数据时代，传统计算机在快速高效地处理庞大而复杂的信息方面面临着严峻的挑战，这主要是由于处理器和内存之间固有的分离造成的。相反，人脑利用强大的神经网络实现数据的原位储存与处理。因此，受大脑启发的人工神经网络（ANN）已成为最有前途的信息处理技术之一，有望克服传统计算模式固有的Von Neumann瓶颈，正如Carver Mead在1990年所设想的那样。早期的研究重点是利用CMOS模拟电路来模拟突触功能，例如IBM的TrueNorth芯片，它利用54亿个晶体管模拟了100万个神经元和2.56亿个可配置的突触。最近，光电突触已被提出作为神经形态视觉系统的基本单元，光电突触可以处理光信号并提取颜色、强度和频率等相关信息。然而，之前报道的基于WSe2的光电突触在运行过程中存在操作电压高和能耗大的问题，可能会阻碍其在神经形态计算架构领域的进一步发展。
创新研究
在这项研究中，我们使用SnCl4作为路易斯酸，通过对化学气相沉积（CVD）生长的薄层WSe2进行溶剂热处理，成功地展示了具有超低工作电压和能耗的 Sn-WSe2光电突触器件。通过CVD生长的WSe2薄层被视为突触，利用光脉冲和栅极电压作为突触前刺激，源漏电流作为突触后电流。沟道的电导作为突触权重，可通过电脉冲和光脉冲调制。 这种设计模拟了大脑的突触功能，为实现记忆和学习能力奠定了基础。
图1 人工突触装置及其特点
密度泛函理论（DFT）计算表明，Sn元素的加入可以调节WSe2的能带结构，并且引入持续光电导效应，这是实现突触功能模拟的关键。因此，Sn-WSe2器件能够模拟突触功能，包括兴奋性突触后电流（EPSC）、双脉冲易化（PPF）以及从短期记忆（STM）到长期记忆（LTM）的过渡。 值得注意的是，Sn-WSe2器件在4 mV的低读取电压下工作，每次突触操作大约消耗 0.1 fJ，低于人脑中相应神经传输过程中的消耗（≈10 fJ）。
图2 Sn-WSe2 人工突触的复杂神经行为
此外，Sn-WSe2 突触器件还展示了模拟高通滤波器功能的能力，“荷花”图像经过滤波处理后，边缘特征明显增强，在增强图像清晰度方面展现出良好的应用前景。 与此同时，利用光电突触器件在光刺激下的特殊突触效应，通过定义“0”和“1”的状态及阈值电压，还成功模拟了包括 AND 和 OR 运算在内的布尔逻辑功能。
图3 光可调突触特性和图像预处理模拟
结论
该工作提出的基于路易斯酸掺杂WSe2的光电突触器件拥有超低的操作电压（4 mV），每个突触事件所消耗的能量也只有 ≈0.1 fJ，显示了其出色的能效。这种将复杂的学习行为、图像处理和逻辑运算集成到单个 Sn-WSe2 人工突触中的方法，为后摩尔时代二维光电神经形态器件的应用提供了一种可靠的策略。
论文链接：https://doi.org/10.1002/smll.202406402
（通讯员：马明军）
