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摘要類腦神經形態芯片是構建下一代人工智能系統的關鍵基礎,其在仿生視覺感知等領域展現出廣闊的應用前景。

  【儀表網 研發快訊】近日,山東大學集成電路學院辛倩教授課題組在全絲網印刷氧化物突觸晶體管實現視覺感知方面取得重要進展,相關成果以“Fully screen-printed paper-based ZnO synaptic transistor arrays for visual perception and neuromorphic computing”為題發表在國際知名期刊NPJ Flexible Electronics(中科院一區,IF:12.3)。集成電路學院博士研究生李曉倩為論文第一作者,辛倩教授,南方科技大學教授宋愛民為共同通訊作者。
 
  類腦神經形態芯片是構建下一代人工智能系統的關鍵基礎,其在仿生視覺感知等領域展現出廣闊的應用前景。然而,目前多數突觸器件依賴復雜的真空工藝,不僅成本高,且難以實現柔性化、大面積制造。相較之下,印刷電子技術憑借其低成本、工藝簡便及適用于大面積制備等優勢,受到廣泛關注。其中,絲網印刷工藝尤其適合大規模、卷對卷生產柔性電子,但高粘度絲印油墨中通常需添加大量的粘結劑和助劑,這容易破壞半導體材料成膜后導電結構的連續性,進而降低其電性能表現。氧化物半導體在絲網印刷技術中具有顯著潛力,其導電性主要來源于離域的、各向同性的金屬s軌道。這使得即使在存在添加劑和非晶無序結構的情況下,只要半導體顆粒形成連續網絡,仍可維持較高的電子遷移率和優良的導電性能。其中,氧化鋅(ZnO)因其高穩定性、低成本和持久光電導特性,成為突觸晶體管溝道材料的研究熱點。然而,目前絕大多數基于ZnO的印刷電子需要經過200~600°C的高溫退火轉化,已有報道的絲網印刷ZnO薄膜更是需經歷500~600°C的高溫處理,這在很大程度上限制了其在柔性電子器件中的應用。
 
  針對上述問題,本研究采用富含羥基的乙基纖維素分散的ZnO納米顆粒作為溝道材料,首次在不超過90℃的溫和條件下,通過全絲網印刷技術在紙基襯底成功構建了大面積光電突觸晶體管陣列。所研制的器件具備優異的電性能、大面積均勻性和空氣穩定性,同時兼具良好的生物降解性和機械柔韌性,為低碳環保電子器件的發展提供了新思路。更重要的是,器件展現出典型的電學和光學突觸行為,如配對脈沖的促進與抑制、高通濾波和低通濾波、學習-遺忘-再學習、摩斯電碼識別和圖像傳感等,且所有突觸功能均在極低能耗(每次突觸事件僅3.7 pJ)下實現。得益于ZnO材料對紫外光的強響應特性,該突觸陣列在人工視覺學習與神經形態信息處理領域展現出廣闊的應用潛力。基于突觸晶體管的信號增強和抑制功能,研究團隊還構建了人工神經網絡(ANN),進一步驗證了其在神經形態計算中的潛在應用價值。
 
  辛倩教授團隊長期致力于柔性氧化物半導體及其電子器件的研究探索。本研究得到了國家重點研發計劃(2022YFA1405200、2022YFB3603900)、山東省自然科學基金(ZR2020ZD03)以及國家自然科學基金 (62074094)等項目的支持。

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