蘇州納米所陸書龍團(tuán)隊在新型氮化鎵基光電器件領(lǐng)域取得進(jìn)展
近年來,大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能的快速發(fā)展,對數(shù)據(jù)處理的速度和效率有了更高的要求。人類大腦是最復(fù)雜的計算系統(tǒng)之一,可以通過密集協(xié)調(diào)的突觸和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)同時存儲、整合和處理大量的數(shù)據(jù)信息,兼具高速和低功耗的優(yōu)勢。受人腦的啟發(fā),人工突觸器件應(yīng)運而生,因具有同時處理和記憶數(shù)據(jù)的能力而受到廣泛關(guān)注,有望成為下一代神經(jīng)形態(tài)計算系統(tǒng)中的核心元器件。
GaN基納米柱具有表面體積比大、穩(wěn)定性高和能帶連續(xù)可調(diào)等優(yōu)勢,但是其能否作為一種理想材料制備人工突觸器件,用于低功耗地模擬生物突觸特性,是值得研究的問題。在前期納米柱相關(guān)研究工作的基礎(chǔ)上(Journal of Alloys and Compounds 2023, 966: 171498;Optics Express, 2023, 31: 8128;Nano Energy 2022, 100: 107437),最近中國科學(xué)院蘇州納米所陸書龍團(tuán)隊成功研發(fā)了一種基于GaN基納米柱/石墨烯異質(zhì)結(jié)的人工突觸器件。實驗證明,在光刺激下該器件能夠有效模擬神經(jīng)突觸特性,包括記憶特性、動態(tài)的“學(xué)習(xí)-遺忘”特性和光強(qiáng)依賴特性,可以實現(xiàn)從短期記憶(STM)到長期記憶特性(LTM)的轉(zhuǎn)變(圖1)。
圖1. 基于GaN基納米柱陣列的人工突觸器件的構(gòu)建及其突觸性能表征
上述研究成果以Realize low-power artificial photonic synapse based on (Al,Ga)N nanowire/graphene heterojunction for neuromorphic computing為題發(fā)表于APL Photonics,第一作者是中國科學(xué)院蘇州納米所博士生周敏。
在上述納米柱陣列的基礎(chǔ)上,該團(tuán)隊提取了單根GaN納米柱,實現(xiàn)了人工突觸器件的制備,并與器件電導(dǎo)性能相結(jié)合,構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬對數(shù)字圖像的識別,識別準(zhǔn)確率可在30個訓(xùn)練周期后高達(dá) 93%(圖2)。由于單根GaN納米柱的體積極小,單次脈沖能耗可低至 2.72 10-12 J,這有助于研發(fā)低功耗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算系統(tǒng)。相關(guān)研究成果以Light-stimulated low-power artificial synapse based on a single GaN nanowire for neuromorphic computing為題發(fā)表于Photonics Research,并被選為Editors' Pick。共同第一作者是中國科學(xué)院蘇州納米所博士生周敏和副研究員趙宇坤。
圖2. 基于單根GaN納米柱的人工突觸器件的結(jié)構(gòu)示意圖、掃描電子顯微鏡(SEM)圖片及其數(shù)字圖像識別功能
上述論文的通訊作者為中國科學(xué)院蘇州納米所趙宇坤副研究員和陸書龍研究員,相關(guān)研究工作得到了國家自然科學(xué)基金面上項目、中國科學(xué)院從0到1原始創(chuàng)新項目等科研項目的資助,同時也得到了中國科學(xué)院蘇州納米所納米真空互聯(lián)實驗站(Nano-X)、納米加工平臺和測試分析平臺的支持。
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