神經形態計算采用模擬、數字、數模混合超大規模集成電路以及軟件系統搭建神經系統模型,模仿人類神經系統的傳感和信息處理方式,為開發高效能人工智能系統提供重要技術支持。神經形態器件能夠模擬神經元和神經突觸功能,是神經形態計算系統的核心硬件之一。目前,以憶阻器為代表的神經形態器件已在常溫下實現在超低功耗的并行計算和多種類型的人工神經網絡中的應用,然而其在極端溫度環境下的工作性能和可靠性仍面臨挑戰,這極大限制了人工智能系統在工業制造、能源勘探、航空航天等領域的應用。
圖1 具有超寬工作溫度的有機聚合物人工突觸器件結構與器件內部離子遷移工作機制示意圖
圖2 有機聚合物人工突觸的基本突觸功能模擬示意圖
接下來,為了揭示器件開關行為的原因,首先利用XPS深度剖面技術探究器件電導率隨外加電壓變化的內在機理,直觀分析各層材料的變化。未施加電壓的初始狀態器件發現Al電極的頂部和底部界面均能檢測到明顯的Al3+和O2-信號,這表明由于空氣和MDMO-PPV有機物誘導氧化導致了AlOx的富集。施加+8 V電壓后,可實現憶阻器的低電阻狀態。從LRS憶阻器獲得的元素剖面圖可知,在Al電極/MDMO-PPV界面附近,Al3+的分布略有加深,整個MDMO-PPV層的O2-濃度明顯升高。與Al3+(高價離子)的遷移相比,O2-離子更容易遷移。此外,發現[In]+離子向相反方向遷移,即從ITO電極遷移到Al電極。氧和銦的遷移都可以增加MDMO-PPV層中的離子組分濃度,從而形成LRS憶阻器。如果施加-8 V的反向電壓,MDMO-PPV層中產生的電場將逆轉離子遷移,同時,觀察到MDMO-PPV薄膜的電導率在-8 V電壓條件下會顯著下降,導致憶阻器形成高阻狀態(HRS)。
圖3 有機聚合物人工突觸的離子遷移工作機制示意圖
圖4 有機聚合物人工突觸的超寬工作溫度示意圖
原文鏈接:https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202209728
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