利用光电晶体管构建超低能耗光驱动人工突触器件

近日，中国科学院深圳先进技术研究院材料所材料界面研究中心李佳副研究员团队，在新型神经突触器件领域取得重要进展。研究团队通过超灵敏异质结光电晶体管架构，成功实现了极低功耗的光控人工突触器件。相关成果已发表于《Advanced Electronic Materials》，论文第一作者为博士后曹勇，通讯作者为李佳副研究员。

提到传统冯诺依曼计算机，大家应该不陌生——其处理器与存储器分离，导致数据传输成为瓶颈。而人工神经网络则采用分布式、并行式、事件驱动的处理模式，模拟人脑神经元工作方式，效率显著提升，被视为突破“冯诺依曼瓶颈”、迈向新一代人工智能计算机的关键路径。那么，人工神经网络的核心硬件是什么？正是人工突触器件。

相比电子突触器件，光子突触器件具备天然优势：利用光信号驱动突触功能，具有速度快、带宽高、串扰低、功耗低等特点。更重要的是，它能直接响应光信号并处理，尤其适合模拟人类视网膜功能——换言之，可直接处理视觉图像信息。若能与其他神经元器件结合，即可构建视觉神经网络，实现人工模拟的神经形态视觉系统。因此，开发新型“存算一体化”的高性能光子突触器件，对构建基于光子神经网络的人工智能系统意义重大。

为实现这一目标，团队在前期工作基础上（Adv. Mater. 2021, 33, 2101717；Adv. Mater. 2019, 31, 1900763），构建了一种基于钙钛矿纳米晶/铟镓锌氧化物（IGZO）异质结的光电晶体管型光子突触器件。光电晶体管属于三电极光探测器，与二极管型光探测器相比，其沟道载流子密度可通过栅压和入射光子灵活调节，相当于将晶体管与光电导增益效应叠加，从而放大光生电流，实现超灵敏光响应。在该器件中，IGZO与钙钛矿各司其职：IGZO因迁移率高、加工温度低、与现代工业兼容性好，被公认为新一代高性能沟道材料；钙钛矿则凭借高效光吸收、高量子产率和出色的光学可调性，成为理想吸光材料。两者结合形成的异质结结构，在光响应度、灵敏度、探测度等方面均展现出优异的光电特性。

不仅如此，异质结中的载流子陷阱还能有效诱导光电流的延迟衰减——这一特性对实现光驱动突触器件至关重要。基于该架构，团队获得了巨大的光生电流信号放大，光探测灵敏度达到3.58×10⁶ A/W，最低可检测光强低至nW量级。同时，器件的兴奋性突触后膜电流（EPSC）、双脉冲易化（PPF）及短长期记忆转换（STM-LTM）等突触基本功能也逐一实现。更关键的是，产生有效突触后膜电流所需的光能耗仅为2.6 pJ——这一数值远低于目前大多数已报道的光能耗水平。

图：(a)钙钛矿/IGZO异质结型光电晶体管光驱动人工突触器件结构；(b) 钙钛矿/IGZO异质结型光电晶体管光驱动人工突触器件工作示意图

总而言之，这项研究为低光能耗的人工模拟突触光电器件提供了新思路，并给出了切实可行的技术路径。同时，它还为光子突触器件带来了超灵敏、轻量、柔性、可规模化生产及低成本等多重优势，有望推动光子突触器件在视觉信息处理、图像识别和光子神经网络等领域的广泛应用。

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