神经形态计算因其具有高能效、低功耗的数据处理能力，已经成为后摩尔时代人工智能芯片重要候选方案之一。神经形态计算的特征是模拟物神经网络中的信息传递方式。生物突触对信息的传递起关键作用，是神经网络的关键部件之一。实现高性能的人工电子突触是神经形态计算的关键。人工电子突触利用集成电路忆阻器件的电导变化模拟生物突触的行为，理想的情况是实现高线性度和高增大/减小对称性的电导调控。相变型忆阻器(PCRAM)可靠性高，而且与现有硅基CMOS工艺集成度高，是具有优势的人工电子突触器件。然而，目前相变型人工电子突触器件还存在电导调制可靠性差、对称性不足等问题，严重制约其在神经形态计算领域的应用。
近日，西安交通大学电信学部电子学院任巍教授和牛刚教授团队通过镓（Ga）掺杂对传统锗锑碲（Ge2Sb2Te5）器件进行改性最终实现了高性能的电子突触。文章证明了Ga掺杂Ge2Sb2Te5电子突触具有良好的热稳定性、高可靠性、Set/Reset双向可控开关以及线性和连续电导调节特性，满足长时程电子突触的所有要求。通过微观结构表征和分析，明确了Ga掺杂对Ge2Sb2Te5原子结构和结晶的影响，并优化了Ga掺杂浓度。最后，基于优化的Ga掺杂Ge2Sb2Te5电子突触建立的神经网络对于MNIST手写数字集和CIFAR-10图像的识别准确率分别达到96.22%和93.6%。
该成果以《面向神经形态计算的Set/Reset双向可控相变镓掺杂Ge2Sb2Te5长时程电子突触》(Set/Reset Bilaterally Controllable Resistance Switching Ga-doped Ge2Sb2Te5Long-Term Electronic Synapses for Neuromorphic Computing)为题发表在《先进功能材料》(Advanced Functional Materials)上。西安交通大学牛刚教授、任巍教授及中科院上海微系统所宋三年研究员为该论文通讯作者，西安交通大学机械学院蒋庄德院士、赵立波教授为论文共同作者。论文的合作单位还包括加拿大西蒙弗雷泽大学、中科院上海微系统所及中科院微电子研究所。
Ga掺杂对Ge2Sb2Te5薄膜结晶行为影响的研究
镓掺杂Ge2Sb2Te5本地原子结构分析
镓掺杂对Ge2Sb2Te5器件电特性影响的研究
镓掺杂对Ge2Sb2Te5电子突触的可靠多级存储、突触增强、突触抑制及脉冲时间依赖可塑性模拟研究
镓掺杂对Ge2Sb2Te5电子突触在神经形态计算任务的验证
西安交通大学电信学部电子学院电子陶瓷与器件教育部重点实验室任巍教授、牛刚教授课题组长期从事“后摩尔”功能薄膜与硅的异质集成和非易失性存储器件的研究。近年来在“后摩尔”时代绿色环保的无铅介电、压（铁）电功能薄膜与集成器件方面取得了系列成果，研究论文已经发表于Nature Commun.、Adv. Funct. Mater.、ACS Nano、IEEE Electron. Dev. Lett.、ACS Appl. Mater. Interfaces、Sensor Actuat. B和J. Mater. Chem. C等期刊上。
论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.202213296
更多信息请查阅牛刚教授个人主页：https://gr.xjtu.edu.cn/web/gangniu
