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中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)李曉光教授團(tuán)隊在高性能類腦突觸原型器件方面取得了重要進(jìn)展。在前期研究基礎(chǔ)上，該團(tuán)隊基于對鐵電疇形態(tài)和翻轉(zhuǎn)動力學(xué)的設(shè)計，在鐵電量子隧道結(jié)中實現(xiàn)了亞納秒電脈沖下電導(dǎo)態(tài)可非易失連續(xù)調(diào)控的類腦突觸器件，可用于構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類腦計算系統(tǒng)，該成果以“High-precision and linear weight updates by subnanosecond pulses in ferroelectric tunnel junction for neuro-inspired computing”為題發(fā)表于《自然通訊》雜志上（Nat. Commun.）。

以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的類腦人工智能技術(shù)正深刻影響人類社會。但目前運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算的硬件系統(tǒng)依然基于傳統(tǒng)硅基運算器與存儲器，能效遠(yuǎn)低于人腦。研發(fā)具有神經(jīng)形態(tài)模擬功能的類腦器件，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件系統(tǒng)的核心器件——電子突觸，是進(jìn)一步推進(jìn)人工智能發(fā)展的重要途徑之一。為執(zhí)行復(fù)雜的人工智能任務(wù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件系統(tǒng)對電子突觸器件提出了諸多苛刻要求，如：非易失電導(dǎo)態(tài)數(shù)目（用于模擬腦突觸的連續(xù)可調(diào)性）大于100，非線性度小于1（好的線性度有助于精準(zhǔn)調(diào)控電導(dǎo)），開關(guān)比大于100，翻轉(zhuǎn)耐久大于109次，周期隨機性小于3%。然而，已報道的類腦突觸器件無法全面滿足上述指標(biāo)要求。

研究人員制備了高質(zhì)量Ag/PbZr0.52Ti0.48O3(PZT ~1.2 nm，(111)取向)/Nb:SrTiO3鐵電隧道結(jié)。通過PZT超薄厚度和(111)取向的設(shè)計，獲得了更小的鐵電疇和更連續(xù)的翻轉(zhuǎn)動力學(xué)行為，更豐富的鐵電多疇亞穩(wěn)態(tài)利于類腦突觸器件中多態(tài)的可控調(diào)節(jié)。該器件綜合性能優(yōu)異，主要表現(xiàn)在：

1）8比特線性電導(dǎo)調(diào)控和高耐久性，滿足類腦突觸器件的核心性能指標(biāo)要求。在10 ns的脈寬下，實現(xiàn)了8比特（256個）連續(xù)可調(diào)的非易失電導(dǎo)狀態(tài)，且非線性度低(<1)，開關(guān)比大(~100)，翻轉(zhuǎn)耐久高(>109次)，周期隨機性小(~2.06%)；甚至在亞納秒的操作速度下，器件仍然可以調(diào)節(jié)出150個連續(xù)的電導(dǎo)態(tài)，表現(xiàn)出優(yōu)良的突觸塑性調(diào)節(jié)功能。

2）基于器件性能，仿真構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高圖像識別率?；谠撹F電隧道結(jié)的實驗性能，仿真構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類腦計算系統(tǒng)可在線學(xué)習(xí)并識別Fashion-MNIST數(shù)據(jù)庫的時尚產(chǎn)品圖片，準(zhǔn)確率達(dá)~95%；即使在圖片中引入椒鹽或高斯噪聲(噪聲水平達(dá)0.5)，其識別圖片的準(zhǔn)確率仍然可達(dá)~85%。

3）亞納秒超快操作速度、飛焦級低能耗，媲美人腦突觸的能效表現(xiàn)。通過能帶設(shè)計并選擇處于準(zhǔn)同型相界具有較低矯頑場的超薄PZT作為鐵電勢壘層，降低了器件操作電壓，提高了器件操作速度至300 ps（可以匹配目前CPU的操作速度）；而且，通過對直徑為50 nm的鐵電隧道結(jié)的表征，其操作能耗降低到5.3 fJ/bit?；谏鲜鲂阅芡扑?，該鐵電隧道結(jié)構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算系統(tǒng)有可能實現(xiàn)相當(dāng)于人腦的優(yōu)秀能效(人腦神經(jīng)元突觸單次脈沖能耗約10飛焦)，且響應(yīng)速度比人腦突觸快6個量級(人腦突觸響應(yīng)速度約亞毫秒)。

上述結(jié)果展現(xiàn)了鐵電隧道結(jié)在構(gòu)建未來高性能類腦人工智能計算硬件系統(tǒng)方面的重要潛力。

圖例說明：鐵電隧道結(jié)類腦突觸器件和仿真卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。a.鐵電隧道結(jié)類腦突觸器件結(jié)構(gòu)示意圖。b.鐵電隧道結(jié)不同鐵電疇區(qū)的原子分辨像。c.不同脈寬的電脈沖下隧道結(jié)電阻的連續(xù)調(diào)控。d.隧道結(jié)類腦突觸器件的翻轉(zhuǎn)耐受性。e, f. 10 ns和630 ps脈寬的電脈沖下隧道結(jié)類腦突觸器件的長時程增強和抑制模擬。g, h.基于隧道結(jié)類腦突觸器件實驗性能，仿真構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線訓(xùn)練識別帶椒鹽噪聲和高斯噪聲的Fashion-MNIST時尚產(chǎn)品圖片的結(jié)果。

我校物理學(xué)院李曉光教授和殷月偉教授為論文通訊作者。博士生羅振、王梓鑒、管澤雨為論文共同第一作者。

該項研究得到了國家自然科學(xué)基金、科技部國家重點研發(fā)計劃、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)“雙一流”人才團(tuán)隊平臺項目的資助。

文章鏈接：https://www.nature.com/articles/s41467-022-28303-x

（物理學(xué)院、科研部）