随着人工智能和物联网的快速发展，对高密度数据采集场景的需求不断增加，需要更先进、更智能的传感网络来实现高效、低能耗的数据采集处理。新兴架构内存计算技术允许并行信息处理和存储，并显著提高处理高密度数据流的能力和效率，在加速机器学习和人工智能的特定应用方面也显示出巨大的潜力。然而，大多数报道的内存计算设备在有效的感知和交互策略方面存在不足。将摩擦纳米发电机（TENG）与逻辑器件或神经形态记忆器件集成，可以构建一个集成感知、存储和计算功能的先进智能神经形态器件，实现感知-存储-计算一体化原型。该器件显著简化了传输过程，减小了硬件体积，具有较高的响应速度，并大大降低了能量消耗。同时，外部激励摩擦电势与半导体输运特性之间的耦合效应建立了外部环境与输出信号之间的直接性和主动性调控。基于此，通过摩擦电晶体管构建的逻辑器件和人工突触近些年引起了广泛关注，并实现了对多种功能器件的验证和不同寻常的电学特性，但报道的摩擦电逻辑电路和人工突触器件仍然存在稳定性差和保持时间短的问题，这是目前摩擦电晶体管在科研工作和商业化过程中存在的重要挑战。
近日，中国科学院北京纳米能源与系统研究所王中林院士和孙其君研究员团队通过集成摩擦纳米发电机与电荷捕获晶体管，构筑了摩擦电荷捕获晶体管新器件，该器件通过机械行为实现了非易失性存储器、逻辑门和神经形态计算功能的统一。摩擦电荷捕获晶体管由摩擦纳米发电机和具有Al2O3/HfO2/Al2O3堆栈栅介质的MoTe2晶体管构成。得益于TENG稳定的栅控技术和堆栈栅介质层优异的捕获电荷能力，摩擦电荷捕获MoTe2晶体管展现出优秀的机械行为衍生的电学特性，包括高开关比（>105）、低关断电流（约0.6pA）和良好的循环稳定性。通过摩擦电势调制堆栈栅极结构中的捕获电荷量，可以轻松控制沟道MoTe2的电导状态，从而实现卓越的机械驱动型非易失性存储器，其保留时间长达104秒，并具有多位数据存储能力。此外，还构建了可编程电阻负载反相器，通过TENG位移编程沟道电导率，实现逻辑状态的切换。摩擦电荷捕获晶体管还能在低功耗水平（约 147 fJ）下模拟典型的突触特性。利用摩擦电势的微调电导率，展示了一种机械辅助人工神经网络，能以约88.59% 的准确率识别手写数字。该工作利用一个简单的器件结构实现了多样化场效应特性，在机械辅助实时交互、高能效数据存储和神经形态计算方面具有巨大的应用潜力。这种多功能性使其成为未来智能感知系统和人工智能应用中的重要组成部分，为实现更高效、更智能的技术解决方案提供了新的思路和可能性。该研究以题为“Mechano-Driven Logic-in-Memory with Neuromorphic Triboelectric Charge-Trapping Transistor”的论文发表在《Nano Energy》上。
图文导读
图1. 神经形态摩擦电荷捕获晶体管的设计。a）摩擦电荷捕获晶体管的示意图。b）使用摩擦电势脉冲编程电荷捕获MoTe2晶体管的工作原理示意图。c）电荷捕获MoTe2晶体管的横截面TEM图。d）MoTe2层的放大TEM图。e）MoTe2的拉曼光谱。
图2. 摩擦电荷捕获晶体管的电特性表征。a）摩擦电荷捕获晶体管的转移特性曲线。b）不同VTENG扫描速率下摩擦电荷捕获晶体管的转移特性曲线。c）三个月内摩擦电荷捕获晶体管的转移特性曲线。d）不同TENG位移下摩擦电荷捕获晶体管的低频噪声频谱图（SI）。e）不同VDS下摩擦电荷捕获晶体管的SI/IDS2。f）开态和关态的SI/IDS2分别由电压和摩擦电势控制。g）零VTENG，h）正VTENG和i）负VTENG下器件的电荷捕获机制的能带图。
图3. 基于摩擦电荷捕获晶体管的非易失性存储器。a）存储器的单周期编程-读取-擦除操作。b）在不同编程位移（DPRO）下编程后存储器的输出特性（ID-VD），其中VD=30mV，VG, READ = 0 V。c）对不同DPRO序列的编程-读取-擦除-读取动态存储器性能的响应。d）存储器的保持性能，在编程后以VD=30 mV和DTG = 0 mm读取电流。e）存储器器件在100个周期的写入（-0.16 mm，0.5 s）和擦除（+0.24 mm，0.5 s）操作的耐久性。
图4. 基于摩擦电荷捕获晶体管的非易失性可编程反相器。a）TENG驱动的非易失性可编程反相器的等效电路图。b）和c）反相器在DIN=0mm和DIN=+0.012mm时的工作原理和操作过程。d）在不同编程条件下，反相器在VDD=1V时的电压传输特性。e）不同编程条件下的相应电压增益。f）三种编程状态反相器的真值表。g）上部显示了动态位移DIN和相应的VTENG输入。h）三种不同编程状态下的逻辑计算。
图5. 基于摩擦电荷捕获晶体管的神经形态器件。a）机械位移脉冲触发的PSC。b）通过应用具有不同幅度的几个位移脉冲触发的EPSC。c）通过应用几个不同持续时间的位移脉冲触发的EPSC。d）PPF指数（A2/A1）与脉冲时间间隔Δt的关系。插图显示了由一对位移脉冲触发的EPSC的典型响应。e）通过应用不同数量的位移脉冲触发的EPSC。f）具有不同脉冲数量的突触权重（定义为An/A1）。g）从100个连续输入脉冲下提取的摩擦电荷捕获晶体管的电导（G）的增强和抑制。h）用于识别任务的三层感知器ANN的示意图。i）对手写数字图像的训练周期进行识别准确度比较。
总结
该工作展示了一种机械驱动的存内逻辑器件（即动生存内逻辑），可应用于机械刺激辅助的神经形态计算。TENG单元通过堆栈栅可有效地调制MoTe2晶体管，使电荷载流子在HfO2电荷捕获层中进行隧道传输和存储。由于采用了高k堆栈栅介质封装，该器件可在长达三个月的时间内保持稳定运行。摩擦电荷捕获晶体管表现出优秀的机械行为导致的电学性能和存储特性。基于此，开发了一种机械可编程电阻负载反相器，通过TENG位移实现逻辑开关。此外，还成功地模拟了具有飞焦能量的（约147 fJ）机械可塑性人工突触，展示了基本的突触功能，并在MNIST数据集上的人工神经网络学习中达到了88.59% 的准确率。所提出的摩擦电荷捕获晶体管为实现先进的机械辅助交互界面、低功耗存内逻辑系统，以及基于机械激励的神经形态计算应用打开了新的可能性。
来源：高分子科学前沿
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