CN111628038A - 神经元系统、感光类神经元器件及其制作方法和应用 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种感光类神经元器件,包括栅极,介电层,源极,漏极以及有源层;介电层设置于所述栅极上,源极和漏极间隔设置于所述介电层上,所述有源层分别与所述源极、所述漏极连接且所述有源层设置于所述源极与所述漏极之间;其中,所述栅极采用轻掺杂的硅片制成;所述栅极用于在受到检测光照射时产生感应电压从而使所述源极和所述漏极之间产生感应电流。本发明还公开了一种感光类神经元器件的制作方法。本发明还公开了一种包括上述感光类神经元器件的神经元系统。本发明还公开了一种上述感光类神经元器件的应用。本发明的感光类神经元器件在栅极受到检测光照射时产生感应电压从而使源极和漏极之间产生感应电流,从而实现感光类神经元器件的功能,并且结构简单、低功耗、稳定性高。

Description

神经元系统、感光类神经元器件及其制作方法和应用
技术领域
本发明属于神经元器件领域,具体地涉及一种感光类神经元器件及其制作方法和应用、神经元系统。
背景技术
在当前大数据时代的发展背景下,数据的产生和传播速度成指数倍增长,这种变化对计算机处理数据能力的要求越来越高,基于CMOS逻辑门电路和传统的冯诺依曼构架的计算机芯片的发展已经到了瓶颈,未来将难以满足大数据信息处理的需求。与之相比,人脑可以同时处理各种复杂的任务,包括学习、记忆、识别、预测的功能,并且效率高和功耗低。现代超高速计算机很难以同样的效率完成这些任务。
近几年来,关于神经元器件和神经网络系统的构建和模拟,大多在电激励模拟形式的晶体管或忆阻器结构中实现。但对于电激励模拟形式的晶体管或忆阻器,其输入和输出信号间的耦合系数是固定的,不利于实现复杂的运算功能,也无法直接实现神经元的学习和记忆能力。目前是通过大量沉冗电路实现神经元器件中的学习和记忆能力,导致大量非必要功耗产生,也限制了人工神经元系统的构建。
因此,如何构建集数据采集和信息处理于一体的感光类神经元器件是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
为解决上述现有技术存在的问题,本发明提供了一种集数据采集和信息处理于一体的类神经元器件及其制作方法和应用、神经元系统。
为了达到上述发明目的,本发明采用了如下的技术方案:
根据本发明的一方面,提供了一种感光类神经元器件,包括栅极,介电层,源极,漏极以及有源层;所述介电层设置于所述栅极上,所述源极和所述漏极间隔设置于所述介电层上,所述有源层分别与所述源极、所述漏极连接且所述有源层设置于所述源极与所述漏极之间;
其中,所述栅极采用轻掺杂的硅片制成;所述栅极用于在受到检测光照射时产生感应电压从而使所述源极和所述漏极之间产生感应电流。
进一步地,在检测光停止照射所述栅极时起的预设时间内,所述感应电流的值不为零或者在检测光照射所述栅极时起的预设时间内,所述感应电流的值不为零。
进一步地,在检测光照射所述栅极时,所述感应电流随所述栅极受到的检测光的照射次数的增加而增加。
进一步地,所述有源层采用半导体碳纳米管和/或氧化物和/或有机半导体材料和/或二维材料制成。
进一步地,所述检测光的频率为0.1-100Hz;和/或所述检测光的光功率大于10uw;和/或所述检测光的波长小于1310nm。
进一步地,所述轻掺杂的硅片的电阻率为0.1-3000Ω·cm。
进一步地,所述介电层采用氧化蛤和/或氧化铝和/或二氧化硅和/或氮化硅制成。
进一步地,所述介电层的厚度为10-100nm。
根据本发明的另一方面,还提供了一种神经元器件的制作方法,
提供一轻掺杂的硅片作为栅极;
在栅极上形成介电层;
在介电层上形成间隔设置的源极和漏极以及在介电层上形成与源极和漏极分别连接且位于源极与漏极之间的有源层。
进一步地,采用光刻或电子束蒸发或热蒸发或磁控溅射或印刷的方法在介电层上形成间隔设置的源极和漏极。
根据本发明的另一方面,还提供了一种神经元系统,所述神经元系统包括多个上述的感光类神经元器件,相邻的所述感光类神经元器件相互连接。
根据本发明的又一方面,还提供了一种如上述的感光类神经元器件在人工视网膜神经元系统中的应用。
本发明的有益效果:本发明的感光类神经元器件包括轻掺杂的硅片制成的栅极,介电层,源极,漏极以及有源层;栅极在受到检测光照射时产生感应电压从而使源极和漏极之间产生感应电流,从而实现感光类神经元器件的功能,并且结构简单、低功耗、稳定性高。
附图说明
通过结合附图进行的以下描述,本发明的实施例的上述和其它方面、特点和优点将变得更加清楚,附图中:
图1是根据本发明的实施例一的感光类神经元器件的结构示意图;
图2是本发明的实施例二的感光类神经元器件在两个光脉冲照射的条件下的电流信号在停止检测光照射之后的感应电流的变化情况;
图3是根据本发明的第三实施例的感光类神经元器件的在检测光照射下的时间与感应电流的关系图;
图4是图3中A处的放大图;
图5是根据本发明的第三实施例的感光类神经元器件在不同频率下的感应电流的振幅增益图;
图6是根据本发明的第四实施例的感光类神经元器件在检测光照射时与感应电流的关系图;
图7是图6中B处的局部放大图;
图8是神经元的突触结构示意图;
图9是根据本发明的实施例的在感光类神经元器件设置不同的频率检测光与感应电流的关系图;
图10是根据本发明的实施例的A1/A2的值与不同等待时间和脉冲次数的关系图;
图11是根据本发明的第六实施例的感光类神经元器件的制作方法。
具体实施方式
以下,将参照附图来详细描述本发明的实施例。然而,可以以许多不同的形式来实施本发明,并且本发明不应该被解释为限制于这里阐述的具体实施例。相反,提供这些实施例是为了解释本发明的原理及其实际应用,从而使本领域的其他技术人员能够理解本发明的各种实施例和适合于特定预期应用的各种修改。在附图中,为了清楚起见,可以夸大元件的形状和尺寸,并且相同的标号将始终被用于表示相同或相似的元件。
实施例一
图1是根据本发明的实施例一的感光类神经元器件的结构示意图。
参照图1所示,本发明的实施例的感光类神经元器件包括栅极10,介电层20,源极30,漏极40以及有源层50。可以理解的是,本发明并不限制于此,本发明的实施例的感光类神经元器件还包括其它必要的部件。具体地,介电层20设置于栅极10上。源极30和漏极40间隔设置于介电层20上。有源层50分别与源极30、漏极40连接且有源层50设置于源极30与漏极40之间。
其中,栅极10采用轻掺杂的硅片制成。栅极10用于在受到检测光照射时产生感应电压从而使源极30和述漏极40之间产生感应电流。
作为本发明的一种实施方式,本发明的实施例的感光类神经元器件,在检测光停止照射所述栅极10时起的预设时间内,所述感应电流的值不为零或者在检测光照射所述栅极10时起的预设时间内,所述感应电流的值不为零。
根据制造栅极10的材料类型的不同,栅极10对检测光的响应分为正响应(栅极10的材料为P型轻掺杂硅片)和负响应(栅极10的材料为N型轻掺杂硅片)。
当栅极10对检测光的照射为负响应时,在检测光停止照射所述栅极10时起的预设时间内,所述感应电流的值不为零。即停止检测光照射之后,感应电流保持预设时间的的值不为零。在检测光停止照射栅极10时,源漏极40之间的感应电流不会立刻消失,而是会在预设时间内逐渐减小,即感光类神经元器件具有记忆能力。
当栅极10对检测光的照射为正响应时,与负响应的情况相反,在检测光开始照射所述栅极10时起的预设时间内,所述感应电流的值不为零。即开始检测光照射之后,感应电流保持预设时间的的值不为零。在检测光开始照射栅极10时,源漏极40之间的感应电流不会立刻消失,而是会在预设时间内逐渐减小,即感光类神经元器件具有记忆能力。
作为本发明的一种实施方式,本发明的实施例的感光类神经元器件,在检测光照射栅极10时,感应电流随栅极10受到的检测光的照射次数的增加而增加。在受到检测光的多次照射之后,感应电流会随着检测光的照射次数而增加,即感光类神经元器件具有学习能力。从而采用较低功率的检测光多次照射栅极10,可以获得较高的感应电流。而在现有技术中,采用忆阻器或电激励模拟形式的晶体管时,输入信号的功率确定时,对应的输出的信号是固定的,要获得较高的感应电流需要较高功率的输入信号,并且输出信号并不会随着输入信号的次数的增加而增加。而本发明的实施例的感光类神经元器件可以在较低功率的检测光的多次照射下,获得较高的感应电流。
作为本发明的一种实施方式,有源层50采用半导体碳纳米管和/或氧化物和/或有机半导体材料和/或二维材料制成。优选地,有源层50采用共轭聚合物分离提纯的半导体碳纳米管制成,其中共轭聚合物包括:PFO-TP或PFO-BT或PFO-DBT或PF8-DPP或F8T2或uv154或PFIID或DPPB5T/PCZ。
作为本发明的一种实施方式,检测光的频率为0.1-100Hz。
作为本发明的一种实施方式,检测光的光功率大于10uw。
作为本发明的一种实施方式,检测光的波长小于1310nm。
作为本发明的一种实施方式,轻掺杂的硅片的电阻率为0.1-3000Ω·cm。
作为本发明的一种实施方式,介电层20采用氧化蛤和/或氧化铝和/或二氧化硅和/或氮化硅制成。
作为本发明的一种实施方式,所述介电层20的厚度为10-100nm。
本发明的实施例的感光类神经元器件,模仿神经元突触结构,具有记忆和学习能力,并能在低功耗下获得高电流输出。
下面通过几个具体的实施方式说明本发明的实施例的感光类神经元器件的功能。
实施例二
图2是本发明的实施例二的感光类神经元器件在两个光脉冲照射的条件下的电流信号在停止检测光照射之后的感应电流的变化情况。
参照图2所示,在本实施例中,感光类神经元器件的栅极采用N型轻掺杂硅制成,对检测光具有负响应。在200s之前向感光类神经元器件的栅极照射两个光脉冲(功率为80mW)后,感应电流从初始的0.34nA迅速增加到1180nA,停止光照射后,经常2040s后电流衰减到43nA。也就是说经过高功率(10Hz以上)的光脉冲照射后,感应电流可保持半个小时以上。由图可知,在检测光停止照射栅极时,源漏之间的感应电流不会立刻消失,而是会在预设时间内逐渐减小,即感光类神经元器件具有记忆能力,用于模仿人的神经细胞在受到刺激时会形成记忆,在停止刺激时,记忆不会立刻消失,而是在预设时间内逐渐减小。
实施例三
图3是根据本发明的第三实施例的感光类神经元器件的在检测光照射下的时间与感应电流的关系图。图4是图3中A处的局部放大图。图5是根据本发明的第三实施例的感光类神经元器件在不同频率下的感应电流的振幅增益图。
在本实施例中,感光类神经元器件的栅极采用N型轻掺杂硅片制成,且所述栅极的电阻率为2-35Ω·cm,有源层采用半导体碳纳米管制成。在本实施例中采用频率为0.5Hz且光功率为0.275mW的检测光照射感光类神经元器件的栅极,并检测对应的感应电流的大小。
在本实施例中,在0~110s时,采用频率为0.5Hz且光功率为0.275mW的检测光照射感光类神经元器件的栅极。参照图3、图4所示,在0~105s时,由光照状态(有检测光照射栅极的状态)转为黑暗状态(无检测光照射栅极的状态)时,感应电流增加。由黑暗状态转为光照状态时,感应电流减小。随着检测光的照射次数的逐渐增加,在黑暗状态的感应电流也随之逐渐累加。即感光类神经元器件具有学习能力,用于模仿人的神经细胞在受到多次刺激时,突触连接权重会随信号刺激的历史而改变,并长时间或短时间的保持。从而采用较低功率的检测光多次照射栅极,可以获得较高的感应电流。而在现有技术中,采用忆阻器或电激励模拟形式的晶体管时,输入信号的功率确定时,对应的输出的信号是固定的,要获得较高的感应电流需要较高功率的输入信号,并且输出信号并不会随着输入信号的次数的增加而增加。而本发明的实施例的感光类神经元器件可以在较低功率的检测光的多次照射下,获得较高的感应电流。
在105s~120s时,停止检测光对栅极的照射,感光类神经元器件处于黑暗状态,感应电流不会立刻消失,而是会在预设时间内逐渐减小,具有长程可塑性。
参照图5所示,在本发明的实施例的感光类神经元器件的感应电流的振幅增益随着检测光的频率的增加而减少,说明本发明的实施例的感光类神经元器件具有生物滤波器的低通滤波的功能。
实施例四
图6是根据本发明的第四实施例的感光类神经元器件在检测光照射时与感应电流的关系图。图7是图6中B处的局部放大图。
本实施例与第三实施例最大的不同是,本实施例的感光类神经元器件的栅极采用P型轻掺杂硅片制成,且所栅极的电阻率为2-40Ω·cm,有源层采用半导体氧化物制成。在本实施例中采用频率为0.5Hz且光功率为0.275mW的检测光照射感光类神经元器件的栅极,并检测对应的感应电流的大小。
在本实施例中,在20s~70s时,采用频率为0.5Hz且光功率为0.275mW的检测光照射感光类神经元器件的栅极。参照图6、图7所示,在20~70s时,由黑暗状态(无检测光照射栅极的状态)转为光照状态(有检测光照射栅极的状态)时,感应电流增加。由光照状态转为黑暗状态时,感应电流减小。随着检测光的照射次数的逐渐增加,在光照状态的感应电流也随之逐渐累加。即感光类神经元器件具有学习能力,用于模仿人的神经细胞在受到多次刺激时,突触连接权重会随信号刺激的历史而改变,并长时间或短时间的保持。从而采用较低功率的检测光多次照射栅极,可以获得较高的感应电流。而在现有技术中,采用忆阻器或电激励模拟形式的晶体管时,输入信号的功率确定时,对应的输出的信号是固定的,要获得较高的感应电流需要较高功率的输入信号,并且输出信号并不会随着输入信号的次数的增加而增加。而本发明的实施例的感光类神经元器件可以在较低功率的检测光的多次照射下,获得较高的感应电流。
在70s之后,停止检测光对栅极的照射,感光类神经元器件处于黑暗状态,感应电流不会立刻消失,但会迅速回到初始的位置,具有短程可塑性。
实施例五
图8是神经元的突触结构示意图。图9是根据本发明的实施例的在感光类神经元器件设置不同的频率检测光与感应电流的关系图。图10是根据本发明的实施例的A1/A2的值与不同等待时间和脉冲次数的关系图。
图8中,神经元的突触结构包括突触前A2、突触A3和突触后A4,突触前A2用于接收刺激A1,突触A3用于在突触前A2接收刺激A1时释放突触介质至突触后A4,突触后A4在接收突触介质后形成信号。本发明的实施例的感光类神经元器件的栅极相当于突触前A2,检测光相当于刺激A1,栅极用于接收检测光的照射,介电层相当于突触A3,源极、漏极、有源层相当于突触后A4,介电层在栅极接收到检测光的照射时,离子的分布发生相应的变化,从而使源极漏极之间产生感应电流。
在本实施例中,感光类神经元器件的栅极采用N型轻掺杂硅片制成,且所述栅极的电阻率为2-35Ω·cm。
参照图9所示,本实施例中,首先对栅极施加第一次脉冲,获得感应电流A1;然后才有40Hz的检测光对栅极进行200次脉冲照射;最后,在等待时间内停止检测光对栅极的照射,等待时间之后施加最后一次脉冲,获得感应电流A2。由图中可知,第一次脉冲和最后一次脉冲的频率小于40Hz脉冲的频率,但是感应电流均大于40Hz脉冲的频率照射下获得的感应电流。由此可知,本发明的实施例的感光类神经元器件在检测光的频率越低的情况下,获得的感应电流越大,即本发明的实施例的感光类神经元器件具有高频滤波的功能。
图10是基于图9中的测试,将图9中40Hz的检测光的脉冲次数设置为200、400、800、1500和1800次,并在不同的等待时间,分别为1min、5min和10min下,测得相应的A2电流,并绘制A2/A1与脉冲次数和等待时间的关系。
由图9和图10中,可以看出在高频光脉冲下,感应电流的振幅变化不大,并且在高频光脉冲刺激过后,电路至少可以保持10分钟,也就是说,10分钟过后,光脉冲的感应电流回到刺激前的水平。
实施例六
图11是根据本发明的第六实施例的感光类神经元器件的制作方法。
参照图11所示,本发明的第六实施例的感光类神经元器件的制作方法包括:
步骤S100、提供一轻掺杂的硅片作为栅极;
步骤S200、在栅极上形成介电层。优选地,介电层的厚度为1-100nm。优选地,采用原子层沉积的方法在栅极上形成介电层。
步骤S300、在介电层上形成间隔设置的源极和漏极以及在介电层上形成与源极和漏极分别连接且位于源极与漏极之间的有源层。
作为本发明的一种实施方式,步骤S300包括:
首先,在介电层上形成间隔设置的源极和漏极。优选地,采用光刻和电子束蒸发的方法形成源极和漏极。当然本发明并不限制于此,还可以采用其它制作方法形成源极和漏极,例如热蒸发或磁控溅射或印刷的方法。
接着,对介电层和源漏极表面进行超声清洗。优选地,清洗功率小于50nW。优选地,清洗时间不超过3min。
接着,对介电层和源漏极表面进行经氧气的等离子体处理。优选地,氧流量为10sccm。优选地,等离子体处理的时间为3min。
接着,在步骤S330结束后的30min内,在介电层的源极与漏极之间的部分印刷碳纳米管油墨。
其次,在源极和漏极之间打印半导体墨水。
最后,在120度的热台上退火30分钟以上。
实施例七
本发明的第三实施例公开了一种神经元系统,所述神经元系统包括多个上述的感光类神经元器件,相邻的所述感光类神经元器件相互连接。可以理解的是所述神经元系统并不限制于此,所述神经元系统还可以包括其它必要的部件,例如,将感应电流引出的连接于源极与漏极的导线,或者在其它实施方式中,还可以包括将感应电流转换为光信号并将光信号传输给其它感光类神经元器件的装置。或者其它必要的部件,本发明对此不作限制。
本发明的第七实施例的神经元系统,模仿人脑的神经元系统,具有记忆和学习能力,并能在低功耗下进行高速运算。
实施例八
本发明的第八实施例公开了一种如上述的感光类神经元器件在人工视网膜神经元系统中的应用。将上述感光类神经元器件应用于人工视网膜神经元系统中,模仿人眼的视网膜神经元对一些可见光和近红外工具有响应和记忆的功能,从而可以低功率,高速率地模拟人工视网膜神经元系统进行图像处理。
虽然已经参照特定实施例示出并描述了本发明,但是本领域的技术人员将理解:在不脱离由权利要求及其等同物限定的本发明的精神和范围的情况下,可在此进行形式和细节上的各种变化。

Claims (12)

1.一种感光类神经元器件,其特征在于,包括栅极,介电层,源极,漏极以及有源层;所述介电层设置于所述栅极上,所述源极和所述漏极间隔设置于所述介电层上,所述有源层分别与所述源极、所述漏极连接且所述有源层设置于所述源极与所述漏极之间;
其中,所述栅极采用轻掺杂的硅片制成;所述栅极用于在受到检测光照射时产生感应电压从而使所述源极和所述漏极之间产生感应电流。
2.根据权利要求1所述的感光类神经元器件,其特征在于,在检测光停止照射所述栅极时起的预设时间内,所述感应电流的值不为零或者在检测光照射所述栅极时起的预设时间内,所述感应电流的值不为零。
3.根据权利要求1所述的感光类神经元器件,其特征在于,在检测光照射所述栅极时,所述感应电流随所述栅极受到的检测光的照射次数的增加而增加。
4.根据权利要求1所述的感光类神经元器件,其特征在于,所述有源层采用半导体碳纳米管和/或氧化物和/或有机半导体材料和/或二维材料制成。
5.根据权利要求2所述的感光类神经元器件,其特征在于,所述检测光的频率为0.1-100Hz;和/或所述检测光的光功率大于10uw;和/或所述检测光的波长小于1310nm。
6.根据权利要求1所述的感光类神经元器件,其特征在于,所述轻掺杂的硅片的电阻率为0.1-3000Ω·cm。
7.根据权利要求1所述的感光类神经元器件,其特征在于,所述介电层采用氧化蛤和/或氧化铝和/或二氧化硅和/或氮化硅制成。
8.根据权利要求1所述的感光类神经元器件,其特征在于,所述介电层的厚度为10-100nm。
9.一种感光类神经元器件的制作方法,其特征在于,
提供一轻掺杂的硅片作为栅极;
在栅极上形成介电层;
在介电层上形成间隔设置的源极和漏极以及在介电层上形成与源极和漏极分别连接且位于源极与漏极之间的有源层。
10.根据权利要求9所述的制作方法,其特征在于,采用光刻或电子束蒸发或热蒸发或磁控溅射或印刷的方法在介电层上形成间隔设置的源极和漏极。
11.一种神经元系统,其特征在于,所述神经元系统包括多个权利要求1至7任一项所述的感光类神经元器件,相邻的所述感光类神经元器件相互连接。
12.一种如权利要求1至8任一项所述的感光类神经元器件在人工视网膜神经元系统中的应用。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111987173A (zh) * 2020-09-15 2020-11-24 电子科技大学 一种可集成的二维光电突触器件阵列及其制备方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050269564A1 (en) * 2001-01-02 2005-12-08 Narayan K S Light dependent polymeric field effect transistor
US20110127410A1 (en) * 2009-12-01 2011-06-02 Atsushi Tanaka Optical sensor, optical sensor array, optical sensor driving method, and optical sensor array driving method
CN106653850A (zh) * 2016-09-23 2017-05-10 南京大学 基于石墨烯/碳纳米管复合吸收层的人工神经突触晶体管
CN107169564A (zh) * 2017-03-28 2017-09-15 南京邮电大学 一种记忆增强及认知识别神经元的类脑器件及其制备方法
CN108987568A (zh) * 2018-07-27 2018-12-11 河北大学 基于钒酸铋颗粒薄膜的神经仿生器件、其制备方法及应用
CN109037388A (zh) * 2018-07-11 2018-12-18 深圳大学 一种光控神经突触仿生电子器件及其制备方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050269564A1 (en) * 2001-01-02 2005-12-08 Narayan K S Light dependent polymeric field effect transistor
US20110127410A1 (en) * 2009-12-01 2011-06-02 Atsushi Tanaka Optical sensor, optical sensor array, optical sensor driving method, and optical sensor array driving method
CN106653850A (zh) * 2016-09-23 2017-05-10 南京大学 基于石墨烯/碳纳米管复合吸收层的人工神经突触晶体管
CN107169564A (zh) * 2017-03-28 2017-09-15 南京邮电大学 一种记忆增强及认知识别神经元的类脑器件及其制备方法
CN109037388A (zh) * 2018-07-11 2018-12-18 深圳大学 一种光控神经突触仿生电子器件及其制备方法
CN108987568A (zh) * 2018-07-27 2018-12-11 河北大学 基于钒酸铋颗粒薄膜的神经仿生器件、其制备方法及应用

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李玉宝、刘东: "《纳米材料研究与应用》", 31 January 2005 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111987173A (zh) * 2020-09-15 2020-11-24 电子科技大学 一种可集成的二维光电突触器件阵列及其制备方法
CN111987173B (zh) * 2020-09-15 2022-11-15 电子科技大学 一种可集成的二维光电突触器件阵列及其制备方法

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