近年來，AI 算法的蓬勃發(fā)展描繪了無限可能的應用前景，啟發(fā)著人們去開發(fā)這樣一種新型智能硬件：它能像人類大腦一樣，以低功耗、高性能的方式，完成抽象的學習過程和復雜計算過程。
神經突觸器件，是實現這類新型硬件所需要的半導體元件之一。通過連續(xù)可調節(jié)的方式，它可以收集存儲處理數據，從而模仿生物神經突觸的行為。相比傳統(tǒng)數字計算方法，它能實現功能更新、能耗更低的模擬計算功能。
相比目前比較成熟的神經突觸器件來說，它在結構上以憶阻器和憶阻晶體管為主，機制上以材料內部離子和缺陷的遷移、電荷捕獲、鐵電極化的調制、相變等為主。
而獲得這類器件的核心材料，往往需要用到化學氣相沉積、濺射、原子層沉積等制備工藝。
上述原因導致這類器件不可避免會遇到一些難題：比如器件和器件的不一致性、不可控的隨機性、低轉變速率、有限的存儲態(tài)數量等。而只有解決這些問題，才能讓神經突觸器件真正在 AI 硬件中獲得規(guī)�；瘧谩�
基于此，美國亞利桑那大學材料系助理教授閆曉東和合作者跳出傳統(tǒng)器件制備機制和制備工藝的局限，從全新材料體系和物理機制出發(fā)，開發(fā)了新一代神經突觸器件。
圖 | 閆曉東（來源：閆曉東）
據介紹，莫爾超晶格是一類新興的材料體系。當二維莫爾超晶格材料以特定角度堆疊在一起時，會展現出新奇的物理現象。
過去幾年中，諸如非常規(guī)超導、軌道磁性、魏格納晶態(tài)等新物理現象，在莫爾超晶格中被紛紛發(fā)現，也讓莫爾超晶格獨特的電子特性得以被揭示。
然而，這些特性通常需要在極低的液氦溫度下才能實現，在室溫下根本無法保持，以至于這個內涵豐富的材料體系很難和實際應用掛鉤。
直到 2020 年，美國麻省理工學院（MIT）和美國波士頓學院的研究人員發(fā)現，在 hBN/ 雙層石墨烯（BLG，hBN/bilayer graphene）莫爾超晶格中存在非常規(guī)鐵電現象，并能維持到室溫。
之后，室溫鐵電現象在更多莫爾超晶格中被發(fā)現，也為莫爾超晶格走向實際應用帶來了曙光。
在這個背景之下，閆曉東等人從 hBN/BLG 莫爾超晶格中的非常規(guī)鐵電現象出發(fā)，在室溫下實現了莫爾神經突觸晶體管。在復雜情境之中，它具備實現 AI 算法的功能。
（來源：Nature）
他們發(fā)現，由于 hBN/BLG 中周期性莫爾電勢的存在，電子和空穴在莫爾神經突觸晶體管中能夠以雙重狀態(tài)存在，即要么在溝道自由地移動，要么被莫爾電勢所束縛。
因此，垂直方向非對稱的莫爾電勢，會讓載流子在雙重態(tài)的切換中服從一種全新的機制，后來他們將這種機制命名為棘輪機制（electronic ratcheting mechanism）。
棘輪機制由 hBN 和 BLG 之間的莫爾轉角所決定，是 hBN/BLG 莫爾超晶格在特定轉角下固有的屬性，并不依賴人為在材料中引入缺陷、相變、晶界等。
所以，莫爾神經突觸晶體管的制備以及規(guī)�；�，只需要確保二維材料按照確定的角度精準堆疊即可，因此可以避免傳統(tǒng)突觸器件因物理機制和制備工藝所帶來的不可控隨機性，以及器件與器件的不一致性問題。
在棘輪機制之下，柵極電壓掃動范圍和掃動方向的改變，都能調控器件的輸運特性。而在頂柵作用下，這款器件的電導值能夠實現非易失性的連續(xù)可調，并且穩(wěn)定性很好，因此可以實現多種神經網絡算法。
同時，這一器件采取非對稱結構，能讓頂柵和底柵針對器件實現不一樣的調控作用。在雙柵共同作用下，該器件展現出較高的可重構性和易操作性，基于這種器件的神經網絡能極其簡單的方式，來模擬生物神經元學習時所遵從的 BienenstockCooperMunro 模型。
同時，這款器件還具備應對外界干擾的自適應功能，這有助于增強 AI 魯棒性，讓 AI 在惡劣環(huán)境之中仍能準確運行汽車自動駕駛功能。
事實上，莫爾神經突觸晶體管不僅是一個實現類腦計算的有力工具，其還具有超低能耗的特點，單個器件能耗約 20 皮瓦，這非常有利于實現低能耗超大規(guī)模神經網絡，故能用于可穿戴智能設備、無人機等能源供應受限的場景。
近日，相關論文以《具有室溫神經形態(tài)功能的莫雷突觸晶體管》（Moiré synaptic transistor with room-temperature neuromorphic functionality）為題發(fā)在 Nature[1]。
閆曉東和 MIT 博士生 Zhiren Zheng 是共同一作，MIT 教授巴勃羅哈里洛-埃雷奧（Pablo Jarillo-Herreo）、波士頓學院教授馬瓊教授、美國西北大學馬克赫薩姆（Mark Hersam ）教授擔任共同通訊作者。
圖 | 相關論文（來源：Nature）
同期 Nature 還發(fā)表了題為《二維材料提升計算中的生物現實主義》（2D materials ratchet up biorealism in computing）的評論文章， 介紹了本次器件在機制上的創(chuàng)新、以及在計算上的優(yōu)良性能[2]。
未來，隨著晶圓尺寸二維材料生長技術的進步，以及機器人輔助二維材料堆疊技術的完善，莫爾神經突觸晶體管將在量產和陣列化取得新的突破。
基于莫爾神經突觸晶體管的神經網絡硬件，將能擁有高性能、自適應、低功耗等特點，可被用于智能可穿戴設備、無人機、自動駕駛、量子信息等領域。
未來，閆曉東和合作者將把扭轉電子學、類腦計算以及 AI 等加以結合，探索莫爾超晶格器件在材料和結構上的創(chuàng)新、提升器件性能、降低器件能耗、推動器件規(guī)�；嚵谢�，以及這類器件在光、電、計算等領域的應用。
參考資料：
1.Yan, X., Zheng, Z., Sangwan, V.K.et al. Moiré synaptic transistor with room-temperature neuromorphic functionality.Nature 624, 551556 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06791-1
2.Koppens, F. H., Aimone, J. B., & Chance, F. S. (2023). 2D materials ratchet up biorealism in computing.
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