神经形态计算采用模拟、数字、数模混合超大规模集成电路以及软件系统搭建神经系统模型,模仿人类神经系统的传感和信息处理方式,为开发高效能人工智能系统提供重要技术支持。神经形态器件能够模拟神经元和神经突触功能,是神经形态计算系统的核心硬件之一。目前,以忆阻器为代表的神经形态器件已在常温下实现在超低功耗的并行计算和多种类型的人工神经网络中的应用,然而其在极端温度环境下的工作性能和可靠性仍面临挑战,这极大限制了人工智能系统在工业制造、能源勘探、航空航天等领域的应用。
图1 具有超宽工作温度的有机聚合物人工突触器件结构与器件内部离子迁移工作机制示意图
图2 有机聚合物人工突触的基本突触功能模拟示意图
接下来,为了揭示器件开关行为的原因,首先利用XPS深度剖面技术探究器件电导率随外加电压变化的内在机理,直观分析各层材料的变化。未施加电压的初始状态器件发现Al电极的顶部和底部界面均能检测到明显的Al3+和O2-信号,这表明由于空气和MDMO-PPV有机物诱导氧化导致了AlOx的富集。施加+8 V电压后,可实现忆阻器的低电阻状态。从LRS忆阻器获得的元素剖面图可知,在Al电极/MDMO-PPV界面附近,Al3+的分布略有加深,整个MDMO-PPV层的O2-浓度明显升高。与Al3+(高价离子)的迁移相比,O2-离子更容易迁移。此外,发现[In]+离子向相反方向迁移,即从ITO电极迁移到Al电极。氧和铟的迁移都可以增加MDMO-PPV层中的离子组分浓度,从而形成LRS忆阻器。如果施加-8 V的反向电压,MDMO-PPV层中产生的电场将逆转离子迁移,同时,观察到MDMO-PPV薄膜的电导率在-8 V电压条件下会显著下降,导致忆阻器形成高阻状态(HRS)。
图3 有机聚合物人工突触的离子迁移工作机制示意图
图4 有机聚合物人工突触的超宽工作温度示意图
原文链接:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202209728
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