姜珊珊 聂莎 何勇礼 刘锐 万青

摘  要： 生物大脑的并行计算性能以及突触对生物计算的重要性启发了人们使用具有突触功能的电子器件来构建神经形态计算系统和实现超低功耗类脑计算。基于可移动离子界面调控的雙电层薄膜晶体管（EDL TFTs），在神经形态电子学领域具有巨大的应用前景。该文回顾EDL TFTs在人造突触和神经形态计算方面的最近进展并总结该领域的挑战及机遇。

关键词： 突触晶体管; 神经形态应用; 类脑计算; 双电层晶体管; 人造突触; 进展回顾

中图分类号： TN322?34; TP301.6                     文献标识码： A                  文章编号： 1004?373X（2019）20?0181?06

Application of synaptic transistors and neuromorphic system

JIANG Shanshan， NIE Sha， HE Yongli， LIU Rui， WAN Qing

（School of Electronic Science & Engineering， Nanjing University， Nanjing 210093， China）

Abstract： The parallel computing performance of biological brain and the importance of synapses to biological computing inspire people to use electronic devices with synaptic function to construct neuromorphic computing system and realize brain?like computation with ultra?low power dissipation. The electric?double?layer thin?film transistors （EDL TFTs） based on mobile ion interfacial modulation have great application prospect in field of neuromorphic electronics. The recent progress of EDL TFTs in artificial synapses and neuromorphic computing is reviewed， and the challenges and opportunities in this field are summarized in this paper.

Keywords： synaptic transistor; neuromorphic system application; brain?like computation; EDL TFTs; artificial synapse; progress review

0  引  言

神经计算凭借其大规模并行、高度互联的神经回路和极高的容错率、稳健性、自主学习能力和超低功耗，在模式识别和决策判断等复杂问题处理领域超越了传统冯·诺依曼架构的串行处理[1]。人类大脑的学习是通过突触连接的短程和长程的增强和减弱来实现的，每个神经元与多达104个其他神经元相互连接。这种连接强度可以通过神经活动来改变，被称为突触可塑性（Synapse Plasticity）[2]。受神经系统工作模式启发，早期科学家通过软件途径来实现人脑级别的实时仿生，其所需硬件资源和能源消耗过大[3]。硬件方面，采用成熟的互补金属氧化物半导体（Complementary Metal Oxide Semiconductor，CMOS）电路来开展突触和神经元功能的仿生，需要多个晶体管来仿生一个突触，较大的突触尺寸无法设计出与大脑尺寸相当的大规模并行系统。因此，在架构层面上寻找合适的材料或器件结构以使用更少的电子器件来仿生神经元和突触尤为重要。双电层薄膜晶体管（EDL TFTs）又称电解质栅晶体管，其栅介质中富含的可移动离子在电场作用下和沟道中的电子或空穴在电解质/沟道界面处形成致密的双电层，赋予栅介质巨大的比电容使得该类器件能在低电压下工作，极大减少了器件能耗[4?5]。具有多个输入端的EDL TFT可用于具有多个突触连接的生物神经元的仿生。EDL TFTs的沟道电导可因双电层静电调控和电化学掺杂/脱掺杂机理而分别产生易失性和非易失性变化，这些性质被证明非常适合于突触短程和长程行为的仿生。本文回顾EDL TFTs在突触仿生和神经形态计算方面的最新进展并总结该领域的挑战及机遇。

1  基于双电层晶体管的突触仿生应用

由于突触是学习和记忆的最基本单元，因此使用电子器件仿生突触行为，特别是突触塑性，是实现神经形态计算的关键步骤。

1.1  突触短时程行为的仿生

1.1.1  EPSC和IPSC的仿生

突触传递是一个复杂的传输过程。首先突触前神经元轴突末端产生的动作电位开启电压控制的钙离子通道，钙离子在神经元内扩散，迁移的钙离子触发突触囊泡并向突触中放出神经递质， 随后与突触后膜上特定的离子通道受体结合。如图1所示，由于正离子（Na+）进入导致的突触后神经元兴奋性电流，称为兴奋性突触后电流（Excitatory Post?Synaptic Current， EPSC）[6]。由于负离子（Cl-）进入导致的突触后神经元抑制性电流，称为抑制性突触后电流（Inhibitory Post?Synaptic Current，IPSC）。

图1  EPSC和IPSC离子环境示意图

EPSC和IPSC是大脑进行复杂计算背后的最基本的信息流动和处理的过程。2016年浦项科技大学的Xu等研究者报道了使用一种核鞘结构有机纳米线（Organic Nanowire，ONW）突触晶体管仿生了EPSC和IPSC[7]。这种有机纳米线类似于人类大脑的神经纤维。该ONW突触晶体管由导电探针、离子凝胶、有机纳米线和两个金属电极组成，如图2a）所示。通过在探针上施加突触前脉冲，在源漏电极之间加恒定的读取电压，读取的沟道电流即是EPSC/IPSC。在施加电压脉冲之前，离子凝胶中的阴离子和阳离子随机分布。当在ONW突触晶体管的栅极上施加负突触前电压脉冲时，可以在几毫秒的时间尺度上触发阴离子流，这些聚集的阴离子将通过静电耦合效应诱导ONW沟道中的空穴，结果导致沟道电流的增加，形成EPSC，如图2a）所示。当脉冲结束后，沟道与电解质界面附近的阴离子将因为浓度梯度而向远离该界面的方向扩散，最终达到平衡态，而这一过程也将使得沟道电流不断下降直至稳定。当在栅极施加正突触前电压脉冲时，阳离子从电解质注入到OWN沟道层，导致沟道层脱掺杂，因此沟道电流降低，形成IPSC，如图2b）所示。当脉冲结束后，注入的阳离子从沟道层扩散到电解质层，沟道层可逆地掺杂到其初始状态。该ONW ST单次脉冲的平均能量消耗为1.23 fJ， 与生物突触功耗相当。

图2  EPSC和IPSC行为的仿生

1.1.2  PPF和PPD的仿生

双脉冲易化（Paired Pulse Facilication，PPF）现象是短程突触可塑性的一种常见表现形式，是神经系统处理声音和图像等具有时序的信息的关键。 2017年Feng等研究者在以聚合物电解质为栅介质的单壁碳纳米管（Single?Walled Carbon Nanotube，SWCNT）双电层突触器件上仿生PPF行为[8]。图3a）是一对时间间隔为10 ms的突触前脉冲电压所触发的EPSC，易化率A2/A1为304% 。EPSC在第一个脉冲刺激结束后第二个刺激来临之前会不断衰减直至电解质中质子恢复到平衡位置。如果第二个刺激在残余质子全部恢复之前触发的话，这部分残余的质子将会叠加到第二个刺激所能激发的质子中去，这样使得第二个刺激激发的EPSC 幅度增加。这是PPF仿生的可能机制。图3b）是不同脉冲宽度下，PPF易化率关于脉冲时间间隔的变化趋势图。当时间间隔最小时双脉冲易化系数最大，随着时间间隔增大双脉冲易化系数相应减小，最终趋向于100%，即后一个EPSC与前一个大小相同，双脉冲易化现象消失。由于时间间隔越短，电解质/沟道界面附近残留的质子越多，PPF比率就越大。

双脉冲抑制（Paired Pulse Depression，PPD）现象是短程抑制的常见表现形式。在神经系统中，突触疲劳或短程突触抑制被认为是神经系统中的一种负反馈，通常归因于容易释放的囊泡的耗竭[9]。突触抑制在处理感知适应、声音定位以及提高信息传递效率方面具有重要作用[10]。基于纳米磷酸盐玻璃（Phosphorous Silicate Glass，PSG）栅控的抑制性双电层突触晶体管仿生了PPD行为[11]。如图3c）所示，前突触脉冲施加在漏极上，相应的沟道电流视为突触后电流（Postsynaptic Current，PSC）。L，M，N代表不同溝道厚度的晶体管，这里仅关注N晶体管的PPD行为。插图是在晶体管的漏极上施加时间间隔为20 ms的两个连续电压脉冲所引起的PSC响应。第二个PSC响应低于第一个PSC响应表明晶体管的PPD行为。PPD指数定义为A2/A1×100%。图3d）为PPD指数和脉冲时间间隔[Δt]的关系图，PPD指数随脉冲时间间隔增加从86%增加到100%。

图3  PPF和PPD的仿生结果

1.1.3  滤波特性仿生

突触动力学的一个重要意义是突触可以作为一个具有广泛特性的过滤器。神经系统中，具有短程双脉冲易化/抑制特性的突触在接收到一列连续的电位脉冲信号输入时，会在信息传递中根据信号的频率表现出高通/低通动态滤波器的特性。更为高频/低频的信号会短时间内更大幅度地增强突触权重，产生更强的输出信号。John等研究者在以离子凝胶为栅介质的铟钨氧化物（Indium Tungsten Oxide，IWO）双电层晶体管中实现了高通滤波特性仿生[12]，如图4a）所示。上文中仿生PPD行为的PSG栅控铟锡氧化物（Indium Tin Oxide， ITO）抑制性突触晶体管仿生了突触低通滤波器特性，如图4b）所示。

图4  高通滤波特性和低通滤波特性仿生