黑磷的姐妹——紫磷在光电突触的应用

以下文章来源于Artificial Synapse ，作者Synapse

研究背景

图像识别、运动检测和自动驾驶等新兴人工智能应用需要处理海量数据，这对内存与计算分离的冯-诺依曼架构提出了严峻挑战。以二硫化铂(MoS2)为代表的二维材料因其极具吸引力的特性，似乎有望成为构建突触设备的候选材料，因为其原子级厚度可降低操作电压和能耗。二维磷烯(如黑磷)具有较大的谐振光吸收率(>20%)和较好的静电性，因此也被引入构建光电突触，但其稳定性仍是一个问题。紫磷(VP) 被认为是磷烯的稳定同素异形体，最近已被成功合成。紫磷具有优异的光电特性，包括~2.54 eV 的直接带隙、极低的暗电流和强光-物质相互作用，因此成为光电子学的潜在替代材料。尽管近年来在 VP 的合成和表征方面取得了重大突破，但其在光电器件中的应用仍是空白。

研究成果

神经形态计算可以高效处理数据密集型任务，并解决冯-诺依曼架构所要求的几余交互问题。突触设备是神经形态计算的重要组成部分。二维磷烯(如紫磷烯)因其强烈的光-物质相互作用而在光电领域显示出巨大的潜力，而目前的研究主要集中在合成和表征方面，其在光电器件中的应用尚属空白。在本文中，复旦大学王水源&周鹏教授团队将紫磷和MoS2结合在一起，展示了一种光电突触，其光暗比为 106，得益于异质结构中电荷转移和捕获导致的显著阀值移动。它具有显著的突触特性，包括大于 60 dB的动态范围(DR)、128(7位)可区分的传导状态、依赖于光电的可塑性、短期成对脉冲促进和长期延时/抑制。得益于出色的 DR 和多态性，在MNIST 和复杂的 Fashion-MNIST 数据集上实现了高精度图像分类，准确率分别为 95.23% 和 79.65%，接近理想设备 (95.47%、79.95%)。这项工作为新兴磷化物在光电子领域的应用开辟了道路，并为构建用于高精度神经形态计算的突触器件提供了新策略。相关研究以“An Optoelectronic Synapse Based on Two-Dimensional Violet Phosphorus Heterostructure”为题发表在Advanced Science期刊上。

总结与展望

在这项工作中，作者首次实现了稳定磷化物 VP 的器件应用，并提出了用于光电突触的 VP-MoS2 异质结构。VP 具有极低的暗电流和较高的暗光比，并通过与MoS2 形成 II 型异质结构来限制光生空穴，从而导致 电压发生强烈变化。利用这一现象，实现了具有大 DR (60 dB) 和电导状态 (128，7-bit)的光学诱导突触可塑性，这对于神经形态计算至关重要。此外，这些指标仍有改进的余地。例如，可以通过优化顶部栅极电介质的设计来增强光物质相互作用。而保留时间则受限于界面的电荷捕获能力，这可以通过引入额外的物理场来进一步改善。作者通过 NeuroSim 模拟器进一步探索了 VP-MoS2 突触器件在 MNIST和 Fashion-MNIST 图像分类方面的潜力，并取得了与理想器件相当的精确度。结果表明，大 DR 和多态对于准确性优化具有重要意义。这项工作证明了 VP 作为突触器件的独特光电材料的潜力，并为实现高精度神经形态计算提供了可行的策略。

文献链接

An Optoelectronic Synapse Based on Two-Dimensional Violet Phosphorus Heterostructure

https://doi.org/10.1002/advs.202301851

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