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研究背景

神經(jīng)形態(tài)計(jì)算是模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息處理的技術(shù)，因其能夠高效執(zhí)行人工智能任務(wù)而成為研究熱點(diǎn)。然而，傳統(tǒng)神經(jīng)形態(tài)硬件面臨著高能耗和性能瓶頸，特別是基于馮·諾依曼架構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANNs）需要大量的能量來實(shí)現(xiàn)計(jì)算任務(wù)。

為了解決這些問題，研究者們提出了基于新興存儲(chǔ)器的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算硬件，這些硬件通過模擬神經(jīng)突觸的功能，實(shí)現(xiàn)了低功耗、高吞吐量的計(jì)算。然而，現(xiàn)有的憶阻器由于離子遷移控制不穩(wěn)定、編程不對(duì)稱等問題，限制了神經(jīng)形態(tài)硬件在大規(guī)模AI計(jì)算中的應(yīng)用。

成果簡介

鑒于此，韓國首爾大學(xué)Seung Ju Kim，Ho Won Jang等攜手在Nature Nanotechnology期刊上發(fā)表了題為“Linearly programmable two-dimensional halide perovskite memristor arrays for neuromorphic computing”的最新論文。研究者們提出了一種新的二維鹵化物鈣鈦礦材料，尤其是Dion–Jacobson（DJ）相鈣鈦礦，作為人工突觸的候選材料。該材料通過消除無機(jī)層之間的范德華間隙，改善了離子遷移的均勻性和穩(wěn)定性。

研究表明，基于DJ相鈣鈦礦的人工突觸能夠?qū)崿F(xiàn)高度線性和對(duì)稱的電導(dǎo)變化，具有長時(shí)間保持、多級(jí)模擬狀態(tài)和低變化性，且在潮濕環(huán)境下穩(wěn)定性良好。通過構(gòu)建7×7交叉陣列并進(jìn)行大規(guī)模圖像推理仿真，研究人員實(shí)現(xiàn)了接近理論極限的推理精度，這為神經(jīng)形態(tài)硬件的應(yīng)用開辟了新的道路。

研究亮點(diǎn)

1. 實(shí)驗(yàn)首次實(shí)現(xiàn)了Dion–Jacobson 2D鈣鈦礦中的高度線性和對(duì)稱電導(dǎo)變化，克服了傳統(tǒng)二維鈣鈦礦材料中存在的非線性和不對(duì)稱性問題。

2. 實(shí)驗(yàn)通過基于該鈣鈦礦材料，構(gòu)建了一個(gè)7×7的交叉陣列，成功實(shí)現(xiàn)了多級(jí)模擬狀態(tài)存儲(chǔ)，具有低變化性、高設(shè)備產(chǎn)率、長時(shí)間保持能力和超過7個(gè)月的潮濕穩(wěn)定性。

3. 在該陣列的基礎(chǔ)上進(jìn)行的大規(guī)模圖像推理仿真顯示，推理準(zhǔn)確度達(dá)到了理論極限的0.08%以內(nèi)，展現(xiàn)了其在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算中的潛力。

4. 該優(yōu)秀的設(shè)備性能歸因于Dion–Jacobson 2D鈣鈦礦消除了無機(jī)層之間的間隙，使鹵化物空位能夠均勻遷移，避免了晶界的影響。這一過程通過第一性原理計(jì)算和實(shí)驗(yàn)分析得到了驗(yàn)證。

圖文解讀

圖1:Dion–Jacobson，DJ-鹵化物鈣鈦礦halide perovskite，HP神經(jīng)形態(tài)硬件的原理和演示。

圖2:DJ相2D 鹵化物鈣鈦礦HPs的材料表征。

圖3:DJ-V-HP人工突觸的突觸可塑性。

圖4: DJ相和Ruddlesden–Popper，RP相鹵化物鈣鈦礦HPS中的電阻轉(zhuǎn)換機(jī)制。

圖5:用于AI加速的神經(jīng)形態(tài)交叉陣列。

結(jié)論展望

本文強(qiáng)調(diào)了新型材料在實(shí)現(xiàn)智能計(jì)算中的關(guān)鍵作用。DJ鈣鈦礦人工突觸的成功設(shè)計(jì)與優(yōu)化，展示了材料的微觀結(jié)構(gòu)與電學(xué)性能之間的密切關(guān)系，進(jìn)一步揭示了材料在模擬生物神經(jīng)元功能中的潛力。這一發(fā)現(xiàn)不僅拓展了鈣鈦礦材料的應(yīng)用范圍，還為生物仿真器件的研發(fā)提供了新的思路。特別是，通過對(duì)材料離子遷移機(jī)理的深入分析，研究者能夠更有效地設(shè)計(jì)和調(diào)控器件性能，以實(shí)現(xiàn)更高的存儲(chǔ)密度和更長的穩(wěn)定性。此外，本文的結(jié)果還表明，綜合運(yùn)用多種表征手段可以有效提升對(duì)材料性能的理解，從而推動(dòng)智能硬件的進(jìn)步。這一研究成果為未來新型神經(jīng)形態(tài)計(jì)算設(shè)備的開發(fā)奠定了基礎(chǔ)，預(yù)示著材料科學(xué)與計(jì)算技術(shù)的深度融合將帶來更智能、高效的計(jì)算解決方案。

文獻(xiàn)信息

Kim, S.J., Im, I.H., Baek, J.H. et al. Linearly programmable two-dimensional halide perovskite memristor arrays for neuromorphic computing. Nat. Nanotechnol. (2024).

原創(chuàng)文章，作者：zhan1，如若轉(zhuǎn)載，請(qǐng)注明來源華算科技，注明出處：http://m.xiubac.cn/index.php/2024/10/24/f20da2b8e3/

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