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Nat. Electron.: 基于橡胶电子的增强与抑制突触可重构型晶体管

Nat. Electron.: 基于橡胶电子的增强与抑制突触可重构型晶体管

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人类大脑腹侧被盖区的神经元包含可以同时释放兴奋性和抑制性神经递质的轴突末端,这使其具有了可重构的突触特性。具有类似可重构突触特性(同时具备突触增强和突触抑制特性)的人工突触晶体管可以在高性能神经形态计算领域有广泛的应用。除此以外,诸如软体机器人和可穿戴电子等领域的应用要求人工神经突触器件同时具备机械柔软性。目前已经被报道的可变形和可拉伸的神经突触器件通常只能表现出单一的突触行为。这些突触晶体管主要由p型有机半导体和离子凝胶电介质构成,其工作机制与瞬态电荷传输和动力学有关,这使得可重构的突触行为难以实现。此外,离子凝胶栅控器件在工作时涉及对半导体沟道的掺杂,导致器件性能易随时间发生退化。



针对上述各种难题,美国宾夕法尼亚州立大学的余存江(Cunjiang Yu)教授课题组近期以“An elastic and reconfigurable synaptic transistor based on a stretchable bilayer semiconductor”为题在Nature Electronics上报道了一种用可拉伸的双层半导体制备的可重构的弹性突触晶体管,能够表现兴奋性和抑制性的两种突触行为,并允许突触行为在这两者之间切换,重现了上述大脑腹侧被盖区神经元的独特功能。值得一提的是,电介质层对器件的封装有效地限制了半导体薄膜在大机械应变下微裂纹的形成,使其具有高度可拉伸性。可重构的突触功能确保了双向学习功能的实现,并且在机械应变为50%的条件下在n型和p型半导体中实现了能双向学习的高精度图像识别仿真。
 

图1. 可拉伸的可重构神经突触晶体管

此研究提出的“双性”突触器件(bilingual synapse) 通过可拉伸的双层半导体制备,其同时具备兴奋性和抑制性突触的特性,可以分别产生兴奋性突触后电位(EPSPs)和抑制性突触后电位(IPSPs)。制造能够模仿“双性”突触特性的晶体管可以为许多柔性智能系统提供多项重要的优势,例如同时实现多种功能,简化电路设计和高性能神经形态计算。
 

图2. 可拉伸的N2200 n型半导体薄膜

研究人员使用PU(polyurethane)电介质对半导体层进行了封装,N2200半导体薄膜的底部(PDMS衬底)和顶部(PU封装)产生了竞争剪切力,这极大地限制了微裂纹在半导体层的产生,并使得裂纹密度极大降低,进而保证器件在大应变下仍能保持优异的性能。
 

图3. 基于N2200半导体薄膜的可拉伸神经突触晶体管

此研究实现了基于可拉伸的n型有机晶体管的多种可拉伸逻辑门电路,包括伪互补逆变器(pseudo-complementary inverter),NAND以及NOR逻辑门。这些结果表明基于n型有机晶体管的可拉伸逻辑门可以被应用于各种对拉伸性有需求的电路中,且不影响其逻辑功能。
 

图4. 基于半导体碳纳米管(s-CNT)网络的可拉伸神经突触晶体管

研究人员还制造了基于p型半导体的可拉伸突触晶体管并研究了其突触行为特性。突触晶体管展现了包括兴奋性突触后电流(PSC)、双脉冲易化(PPF)、短期记忆(STM)、长期记忆(LTM)的突触行为,并且在沿着沟道长度方向拉伸50%时仍可以正常工作。
 

图5. 基于双层半导体的可拉伸的可重构神经突触晶体管

基于p型及n型双层半导体的可重构弹性神经突触晶体管可分别展现出兴奋性突触后电流(EPSC)和抑制性突触后电流(IPSC)的特性。即使在器件被拉伸50%的条件下,突触后电流也不会发生明显的性能下降。与其他报道的有机突触晶体管相比,这项工作报道的可重构突触晶体管具有最低的单位能耗,这在高性能、低功耗神经形态计算中是一个关键的特性。
 

图6. 基于弹性神经突触晶体管阵列的双向图像识别

此外,这项工作制备了弹性可重构突触晶体管阵列。在50%的机械应变下,仍可以实现高图像识别精度和低器件间差异。这些结果表明此弹性可重构突触晶体管可被应用于柔性神经形态计算。

在这项工作中,由于所有制备神经突触晶体管的材料都是可拉伸的,可重构的突触晶体管可以在被拉伸50%的条件下保持性能。使用本文中可重构突触晶体管进行双方向图像识别的人工神经网络(ANN)模拟,结果显示在50%的应变下,对MNIST数据集的识别精度仍然超过90%。极低的单位能耗也表明,可重构突触晶体管有望应用于需要经受大机械应变的神经形态计算中。利用这项工作报道的弹性可重构突触晶体管构建的神经形态计算和识别系统,与CMOS技术相比,可以大大减少晶体管的数量并简化电路,进而可被用于柔性神经形态计算系统、可穿戴电子设备、软体机器人和神经接口等应用。

该文章的通讯作者为宾夕法尼亚州立大学的余存江教授,文章的第一作者是余教授课题组的博士后Hyunseok Shim,其他作者包括余教授课题组的博士生Faheem Ershad,Shubham Patel和张永操,东南大学的王炳昊教授,Flexterra公司的Zhihua Chen博士, 美国西北大学的Tobin Marks教授, Antonio Facchetti教授。

论文链接:

https://www.nature.com/articles/s41928-022-00836-5


招生信息:

宾夕法尼亚州立大学余存江教授交叉学科研究小组招聘2023秋季博士生及博士后

Dr. Cunjiang Yu research group at the Pennsylvania State University (University Park, PA, USA) currently has multiple PhD and postdoc positions available for Fall 2023. The group has been investigating flexible and stretchable electronics, organic/inorganic electronics, bioelectronics and tissue-electronics.


研究方向

在以下至少一个领域具有先前教育和研究经验的候选人将被优先考虑。

A) 电子、材料、聚合物、化学等背景。

1)有机电子;场效应管;有机太阳能;光电探测器;突触和神经形态器件等

2) 纳米电子学;半导体材料和器件;微电子学;光电子学;薄膜器件

3) 柔性,可拉伸电子;生物电子学

4)纳米材料合成表征、电化学、光催化

5)生物传感器、化学传感器


B) 生物医学工程、医学或生物学背景,

1)组织工程;生物打印;干细胞; 类器官

2)神经工程和神经接口;电生理学;脑机接口

3) 生物材料;细胞与组织实验;动物实验


C) 机械工程、固体力学、高分子、物理背景

1) 软机器人、软执行器、机器人、传感器和智能系统

2)固体力学


课题组近期论文、

Nature Electronics, 2022. PNAS, 119, e2204852119, 2022;

Nature Electronics, 4, 513, 2021; Science Advances, 7, eabe3097, 2021; 

Nature Electronics, 3, 775, 2020; Nature Communications, 11, 3823, 2020; 

Nature Communications, 11, 2405, 2020; Science Advances, 6, eabb3656, 2020;

Science Advances, 5, eaax4691, 2019; Science Advances, 5, eaav9653, 2019; 

Nature Electronics, 2, 471, 2019; Science Advances, 5, eaav5749, 2019; 


如果您有兴趣,请发邮件至[email protected]。并附上您的简历、成绩单副本和代表性论著。强烈推荐博士研究生申请者在递交申请材料前,先邮件咨询余老师关于申请到具体的院系。


余存江教授简介



现为宾州州立大学为工程科学与力学系,生物医学工程系以及材料系的Dorothy Quiggle职业发展副教授、并兼任于宾州州立大学材料研究所。曾获得多项荣誉,包括IAAM Fellow, SES Young Investigator Medal Award, NSF CAREER Award, ONR Young Investigator Award, NIH Trailblazer Award, TR35 China。目前担任Soft Science主编,IEEE Transactions on Nanotechnology副主编以及其他杂志编委。


更多信息请查看课题组网页:

https://yuresearch.github.io/ 

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扩展阅读

 

今日PNAS: 通过屈曲和扭转实现可重构三维微结构

PNAS: 受章鱼皮肤启发,具有分布式神经形态认知能力的全橡胶智能皮肤

Nat. Electron.: 橡胶生物电子心脏外膜贴片

今日Science Advances:界面自组装的可拉伸橡胶半导体薄膜及橡胶电路

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