北理工課題組在《物理學報》上發表的前沿綜述被評選為優秀論文
發布日期：2023-04-03 供稿：物理學院 攝影：物理學院
編輯：王莉蓉 審核：姜艷 閱讀次數：近日，北京理工大學物理學院孫林鋒教授課題組在中國物理學重要期刊《物理學報》上發表題為“基于二維層狀材料的神經形態器件研究進展”的前沿綜述論文，該論文近期被評選為《物理學報》當期優秀論文，并在《物理學報》網站首頁和微信公眾號重點推薦。孫林鋒教授是論文通訊作者，課題組李策和楊棟梁同學為本文共同作者，北京理工大學是第一單位。該工作獲得了北京市自然科學基金重點專題項目和國家自然科學基金青年科學基金的支持。
摩爾定律的放緩以及傳統馮·諾依曼架構中計算與存儲單元的分離，導致了大量數據在搬運過程中功耗增加和時間延遲，致使集成電路以及芯片設計面臨越來越多的挑戰。而基于存算一體架構的神經形態器件，可利用歐姆定律和基爾霍夫定律實現原位計算，從而有望克服傳統馮·諾依曼架構瓶頸。二維材料由于其層狀超薄特性和新奇的物理效應，為進一步縮小器件尺寸，并實現存算/感存算一體技術提供了方案。該文從經典理論和量子理論角度出發，綜述了基于二維材料的神經形態器件中的物理效應和憶阻特性，并詳細闡述了神經形態器件對LIF模型、H-H模型等神經元模型以及長期可塑性、短期可塑性、放電時間依賴可塑性和尖峰頻率依賴可塑性等突觸可塑性的模擬。在此基礎上，該綜述進一步介紹了基于二維材料的神經形態器件在視覺、聽覺以及觸覺感知等領域的探索性應用。最后該綜述總結了當前研究領域面臨的一系列問題，并從高密度器件陣列集成、多物理場效應耦合調控角度對未來實現大規模存算/感存算一體的神經形態計算系統，延續摩爾定律，克服馮·諾依曼瓶頸限制進行了展望。
圖1：(a) 聲音定位示意圖[1]；(b) 焦耳熱驅動的電導變化[1]；(c) 兩個連續脈沖刺激后的雙脈沖易化(PPF)和雙脈沖抑制(PPD)指數與脈沖間隔(Δt)的函數關系圖[1]；(d) 在生物儲備池計算系統上執行的認知任務示意圖[2]；(e) 對語言符號的識別準確率[2]。
參考文獻：
[1] Sun L, Zhang Y, Hwang G, Jiang J, Kim D, Eshete Y A, Zhao R, Yang H 2018 Nano Lett. 18 3229.
[2] Sun L, Wang Z, Jiang J, Kim Y, Joo B, Zheng S, Lee S, Yu W J, Kong B S, Yang H 2021 Sci. Adv. 7 eabg1455.
文章信息：Li Ce, Yang Dong-Liang, Sun Lin-Feng. Research progress of neuromorphic devices based on two-dimensional layered materials. Acta Phys. Sin., 2022, 71(21): 218504. doi: 10.7498/aps.71.20221424
文章鏈接：https://wulixb.iphy.ac.cn/cn/article/doi/10.7498/aps.71.20221424
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