IF 27.4！与冲击电离场效应晶体管神经元和铁电场效应晶体管突触集成的尖峰神经网络

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基于陡峭切换逻辑器件和具有神经形态功能的人工突触的人工尖峰神经元的集成，实现了能够很好地模仿人脑的节能计算机架构，称为尖峰神经网络（SNN）。具有碰撞电离或铁电特性的二维材料具有在此类设备中使用的潜力。然而，对 2D 尖峰神经元的研究仍然有限，而对 2D 人工突触的研究则更为普遍。创新的2D尖峰神经元是使用WSe 2碰撞电离晶体管（I 2 FET）实现的，而尖峰神经网络是通过将其与2D铁电突触器件（FeFET）相结合而形成的。建议的 2D 尖峰神经元表现出精确的尖峰行为，与实际神经元的行为非常相似。此外，它还实现了 2 pJ/尖峰的低能耗。WSe 2更好的碰撞电离特性是实现这种效率的原因。此外，构建了由2D I 2 FET神经元和2D FeFET突触组成的全2D SNN，通过无监督学习在人脸分类任务中实现了87.5%的高精度。2D SNN 与 2D 陡峭切换尖峰神经元设备和 2D 突触设备的集成显示了开发具有更高能量效率和计算能力的神经形态系统的巨大潜力。

创新点

1. 二维尖峰神经元的实现：利用WSe₂的冲击电离场效应晶体管（I₂FET）首次构建了创新的二维尖峰神经元，展现精确的尖峰行为。

2. 全二维尖峰神经网络（SNN）的集成**：将二维I₂FET神经元与二维铁电场效应晶体管（FeFET）突触结合，形成了全二维SNN架构。

3. 低能耗设计：二维尖峰神经元实现2 pJ/尖峰的超低能耗，得益于WSe₂优异的冲击电离特性。

4. 高精度无监督学习：全二维SNN在人脸分类任务中实现87.5%的高精度，展示了其计算能力。

对科研工作的启发

1. 深化二维材料特性研究：聚焦WSe₂等二维材料的冲击电离和铁电特性，优化器件性能。

2. 探索新型神经元设计：开发更多基于二维材料的尖峰神经元模型，提升计算效率和仿生能力。

3. 突触与神经元协同优化：研究二维I₂FET和FeFET之间的协同机制，提升SNN整体性能。

4. 能效提升技术：针对神经形态系统，开发更低能耗的二维器件制造工艺。

思路延伸

1. 多材料组合探索：尝试将WSe₂与其他二维材料（如MoS₂）结合，开发性能更优的神经元和突触。

2. 动态调控机制：引入可调冲击电离或铁电特性，实现自适应尖峰神经网络。

3. 大规模集成技术：研究二维SNN的阵列化制造工艺，推动其在复杂任务中的应用。

4. 实时处理能力：优化二维SNN以支持实时信号处理，如语音或视频识别。

5. 柔性器件开发：利用二维材料的柔性特性，设计可穿戴神经形态计算设备。

生物医学领域的应用

1. 神经信号模拟：利用二维SNN模仿人脑神经信号，为神经退行性疾病研究提供实验平台。

2. 低功耗脑机接口：基于二维SNN的低能耗特性，开发高效的脑机接口设备，用于辅助瘫痪患者。

3. 药物筛选模型：通过二维SNN模拟神经网络行为，测试药物对神经元活动的影响。

4. 人造神经修复：结合二维材料柔性特性，设计可植入的SNN器件修复受损神经系统。

5. 疾病早期诊断：利用二维SNN的高精度分类能力，分析生物医学数据以检测神经疾病早期信号。

6. 个性化医疗支持：开发基于二维SNN的便携式神经监测设备，为患者提供实时健康反馈。

Spiking Neural Network Integrated with Impact Ionization Field-Effect Transistor Neuron and a Ferroelectric Field-Effect Transistor Synapse

Adv. Mater. (IF 27.4)

Pub Date : 2024-09-05     Posted On : 2024-09-05

DOI : 10.1002/adma.202406970

Haeju Choi, Sungpyo Baek, Hanggyo Jung, Taeho Kang, Sangmin Lee, Jongwook Jeon, Byung Chul Jang, Sungjoo Lee

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