CN112819146A - 一种传入神经元电路及机械感受系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于类脑仿生技术领域，公开了一种传入神经元电路，包括：电阻Rc与易失性阈值转变器件TS；所述易失性阈值转变器件TS具有寄生电容CParasitic；所述电阻Rc的第一端作为信号输入端，所述电阻Rc的第二端作为信号输出端；所述易失性阈值转变器件TS的第一端与所述信号输出端相连，所述易失性阈值转变器件TS的第二端接地。本发明提供的传入神经元电路结构简单，可畏缩性好，适于大规模集成使用。
Description
技术领域
本发明涉及类脑仿生技术领域，特别涉及一种传入神经元电路及机械感受系统。
背景技术
人工传入神经元是一种将外界模拟信号转换为系统脉冲信号的部件，在构建脉冲神经网络系统中具有重要的应用。目前传入神经元电路主要是基于CMOS电路，结构复杂，可微缩性差，不利于大规模集成使用。
发明内容
本发明提供一种传入神经元电路及机械感受系统，解决现有技术中传入神经元电路结构复杂，可微缩性差，不利于大规模集成使用的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种传入神经元电路，包括：电阻Rc与易失性阈值转变器件TS；
所述易失性阈值转变器件TS具有寄生电容CParasitic；
所述电阻Rc的第一端作为信号输入端，所述电阻Rc的第二端作为信号输出端；
所述易失性阈值转变器件TS的第一端与所述信号输出端相连，所述易失性阈值转变器件TS的第二端接地。
进一步地，所述传入神经元电路采用半导体集成结构。
进一步地，所述易失性阈值转变器件TS包括：
第一衬底11；
第一隔离层12，形成于所述的第一衬底11上；
第一下电极13，形成于所述第一隔离层12上；
第二隔离层14，形成于所述第一下电极13上；
第一功能层15，形成于所述第二隔离层14上，且所述第一功能层15的中部通过蚀刻的通孔与所述第一下电极13相连；
第一中间电极16，形成于所述第一功能层15上；
所述第一中间电极16上沉淀第一电阻薄膜17作为所述电阻Rc，所述第一电阻薄膜17上沉积第一上电极18。
进一步地，所述第一衬底11为硅片；
所述第一隔离层12为SiO2层；
所述第一下电极13的材料为TiN、Poly-Si、Pd、Pt、W或者Au；
所述第二隔离层14为SiO2层；
所述第一功能层15的材料为NbO2、VO2，SiTe、SiO2:Ag、a-Si:Cu、a-Si:Ag或者AM4Q8；
所述第一中间电极16的材料为TiN、Poly-Si、Pd、Pt、W、Cu、Ag或者Au；
所述第一电阻薄膜17的电阻值大于所述第一功能层15的低阻态时的阻值的5倍且小于所述第一功能层15高阻态时的阻值的1/5；
其中，所述AM4Q8为Ga、Ge、V、Nb、Ta、Mo、S以及Se的混合材料。
进一步地，所述易失性阈值转变器件TS包括：
第二衬底21；
第三隔离层22，形成于所述的第二衬底21上；
第二下电极23，形成于所述第三隔离层22上；
第二功能层24，形成于所述第三隔离层23上；
第二中间电极25，形成于所述第二功能层24上；
所述第二中间电极25上沉淀第二电阻薄膜26作为所述电阻Rc，所述第二电阻薄膜26上沉积第二上电极27。
进一步地，所述第二衬底21为硅片；
所述第三隔离层22为SiO2层；
所述第二下电极23的材料为TiN、Poly-Si、Pd、Pt、W或者Au；
所述第二功能层24的材料为NbO2、VO2，SiTe、SiO2:Ag、a-Si:Cu、a-Si:Ag或者AM4Q8；
所述第二中间电极25的材料为TiN、Poly-Si、Pd、Pt、W、Cu、Ag或者Au；
所述第二电阻薄膜26的电阻值大于所述第二功能层24的低阻态时的阻值的5倍且小于所述第一功能层15高阻态时的阻值的1/5；
其中，所述AM4Q8为Ga、Ge、V、Nb、Ta、Mo、S以及Se的混合材料。
一种机械感受系统，包括：所述的传入神经元电路；以及，
第一压电薄膜19，形成于所述第一上电极18上；
第一接地电极10，沉淀在所述第一压电薄膜19上。
进一步地，所述第一压电薄膜19的材料可以是BaTiO3/bacterial cellulose、K0.5Na0.5NbO3-BaTiO3/polyvinylidene fluoride、水晶、镓酸锂、锗酸锂、锗酸钛或者钽酸锂。
一种机械感受系统，包括：所述的传入神经元电路；以及，
第二压电薄膜28，形成于所述第二上电极27上；
第二接地电极29，沉淀在所述第二压电薄膜28上。
进一步地，所述第二压电薄膜28的材料可以是BaTiO3/bacterial cellulose、K0.5Na0.5NbO3-BaTiO3/polyvinylidene fluoride、水晶、镓酸锂、锗酸锂、锗酸钛或者钽酸锂。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请实施例中提供的本发明提供的传入神经元电路及机械感受系统，通过串联电阻Rc与易失性阈值转变器件TS形成结构简单的传入神经元电路。易失性阈值转变器件TS与电阻Rc相连的连接点作为信号的输出端，输入信号为电压信号或电流信号，输出信号为震荡的频率信号，输出信号的震荡频率与输入信号的强度相关。易失性阈值转变器件TS设置有寄生电容CParasitic，当输入端有输入信号时，电路通过电阻Rc对TS器件进行充电，当寄生电容CParasitic两端的电压超过TS器件的转变电压时，TS器件转变为低阻态，电容器通过TS器件进行放电；当寄生电容CParasitic两端的电压降低到TS器件的保持电压时，TS器件转变为高阻态，寄生电容CParasitic通过电阻Rc再次进行充电。如此反复，形成震荡的输出脉冲信号，从而实现传入神经元所谓功能完整性。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的传入神经元电路的原理图；
图2为本发明实施例一提供的机械感受系统的原理图；
图3为本发明实施例一提供的传入神经元电路的半导体集成结构的示意图；
图4为本发明实施例一提供的传入神经元电路的半导体集成结构加工流程示意图；
图5为本发明实施例一提供的机械感受系统的半导体集成结构示意图；
图6为本发明实施例一提供的机械感受系统的半导体集成结构加工流程示意图；
图7为本发明实施例二提供的传入神经元电路的半导体集成结构的示意图；
图8为本发明实施例二提供的传入神经元电路的半导体集成结构加工流程示意图；
图9为本发明实施例二提供的机械感受系统的半导体集成结构示意图；
图10为本发明实施例二提供的机械感受系统的半导体集成结构加工流程示意图；
图11为本发明实施例一和实施例二提供的传入神经元电路的I-V特性曲线；
图12为本发明实施例一和实施例二提供的传入神经元电路在两种输入电压下的输出震荡曲线；
图13为本发明实施例一和实施例二提供的传入神经元电路的输出频率与输入电压的关系；
图14为本发明实施例一和实施例二提供的在施加压力时，压电薄膜的输出电压曲线、传入神经元电路的震荡输出曲线和震荡输出频率曲线。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种传入神经元电路及机械感受系统，解决现有技术中传入神经元电路结构复杂，可微缩性差，不利于大规模集成使用的技术问题。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细说明，应当理解本发明实施例以及实施例中的具体特征是对本申请技术方案的详细的说明，而不是对本申请技术方案的限定，在不冲突的情况下，本申请实施例以及实施例中的技术特征可以相互组合。
参见图1，一种传入神经元电路，包括：电阻Rc与易失性阈值转变器件TS；所述易失性阈值转变器件TS具有寄生电容CParasitic；所述电阻Rc的第一端作为信号输入端，所述电阻Rc的第二端作为信号输出端；所述易失性阈值转变器件TS的第一端与所述信号输出端相连，所述易失性阈值转变器件TS的第二端接地。
输入信号为电压信号或电流信号，输出信号为震荡的频率信号，输出信号的震荡频率与输入信号的强度相关。
当输入端有输入信号时，电路通过所述电阻Rc对所述寄生电容CParasitic进行充电。
当所述寄生电容CParasitic两端的电压超过所述易失性阈值转变器件TS的转变电压时，所述易失性阈值转变器件TS转变为低阻态，所述寄生电容CParasitic通过所述易失性阈值转变器件TS进行放电。
当所述寄生电容CParasitic两端的电压降低到所述易失性阈值转变器件TS的保持电压时，所述易失性阈值转变器件TS转变为高阻态，所述寄生电容CParasitic通过所述电阻Rc再次进行充电。如此反复，形成震荡的输出脉冲信号。
参见图2，在传入神经元电路的基础上，附加压电组件从而能够组成机械感受器系统。其中，压电器件用来将感受到的机械刺激转换为相关的电压信号；静息状态下，压电器件无输出，即静态功耗为零。该机械感受器系统，在工作过程中会将压电器件产生的电压信号转化为相关的震荡频率信号输出。输出信号的震荡频率与压电器件感受到的机械强度相关。
参见图3，本实施例中，为了进一步提升结构微缩性，便于所述传入神经元电路集成化利用，所述传入神经元电路采用半导体集成结构。
具体来说，所述易失性阈值转变器件TS包括：
第一衬底11；
第一隔离层12，形成于所述的第一衬底11上；
第一下电极13，形成于所述第一隔离层12上；
第二隔离层14，形成于所述第一下电极13上；
第一功能层15，形成于所述第二隔离层14上，且所述第一功能层15的中部通过蚀刻的通孔与所述第一下电极13相连；
第一中间电极16，形成于所述第一功能层15上；
所述第一中间电极16上沉淀第一电阻薄膜17作为所述电阻Rc，所述第一电阻薄膜17上沉积第一上电极18。
本实施例中，所述第一衬底11为硅片；
所述第一隔离层12为SiO2层；
所述第一下电极13的材料为TiN、Poly-Si、Pd、Pt、W或者Au，也还可以是其它惰性导电材料；
所述第二隔离层14为SiO2层；
所述第一功能层15的材料为NbO2、VO2，SiTe、SiO2:Ag、a-Si:Cu、a-Si:Ag或者AM4Q8；功能层材料包括以上材料但不局限于以上材料，具有易失性阈值转变特性的材料均可应用。
所述第一中间电极16的材料为TiN、Poly-Si、Pd、Pt、W、Cu、Ag或者Au；
所述第一电阻薄膜17的电阻值大于所述第一功能层15的低阻态时的阻值的5倍且小于所述第一功能层15高阻态时的阻值的1/5；
其中，所述AM4Q8为Ga、Ge、V、Nb、Ta、Mo、S以及Se的混合材料。
参见图4，下面将详细描述传入神经元电路和机械感受器系统的制备过程。
步骤1：以硅片为第一衬底11，在硅片上氧化形成SiO2层作为第一隔离层12；SiO2层的厚度为100nm～300nm，亦可根据实际工艺条件降低或者增加氧化层的厚度。
步骤2：在SiO2层上沉积第一下电极13，所述第一下电极13的厚度为10nm～100nm。
步骤3：在第一下电极13上沉积第二隔离层14，第二隔离层14为SiO2层，厚度为100nm～300nm，亦可根据实际工艺条件降低或者增加氧化层的厚度。
步骤4：采用刻蚀工艺，在步骤1～步骤3制备的沉积薄膜上刻蚀出孔洞，孔洞的深度直接到达第一隔离层12内，在所述第一隔离层12上刻蚀一定的深度以确保第一下电极13的截面完全露出。第一隔离层12在刻蚀后也要保留足够的厚度。
步骤5：在刻蚀的孔洞上淀积第一功能层15，第一功能层15的厚度为5nm～50nm。
步骤6：在第一功能层15上淀积第一中间电极16，第一中间电极16的厚度为10nm～100nm。
步骤7：第一中间电极16上淀积第一电阻薄膜17，作为电阻Rc，第一电阻薄膜17的电阻值为1Ω～1MΩ。该阻值根据实际淀积的功能层的高低阻态决定。
步骤8：在第一电阻薄膜上淀积第一上电极18，第一上电极18的材料不受限制。
参见图5，本实施例还提供一种机械感受系统，包括：所述的传入神经元电路；以及，
第一压电薄膜19，形成于所述第一上电极18上；
第一接地电极10，沉淀在所述第一压电薄膜19上。
其中，所述第一压电薄膜19的材料可以是BaTiO3/bacterial cellulose、K0.5Na0.5NbO3-BaTiO3/polyvinylidene fluoride、水晶、镓酸锂、锗酸锂、锗酸钛或者钽酸锂。压电材料包括以上材料但不局限于以上材料，具有压电特性的材料均可应用。但集成过程中需要考虑功能层的热预算来确定压电材料的退火温度。
参见图6，本实施例在以上之本方法的基础上，制备机械感受器系统：
步骤9：以上述传入神经元电路为基础；在第一上电极18上淀积第一压电薄膜19。
步骤10：在第一压电薄膜19上淀积第一接地电极10；第一接地电极10的材料不受限制。
实施例二
参见图7，在实施例一的基础上，提供另一种易失性阈值转变器件TS的方案。
所述易失性阈值转变器件TS包括：
第二衬底21；
第三隔离层22，形成于所述的第二衬底21上；
第二下电极23，形成于所述第三隔离层22上；
第二功能层24，形成于所述第三隔离层23上；
第二中间电极25，形成于所述第二功能层24上；
所述第二中间电极25上沉淀第二电阻薄膜26作为所述电阻Rc，所述第二电阻薄膜26上沉积第二上电极27。
在本实施例中，所述第二衬底21为硅片；
所述第三隔离层22为SiO2层；
所述第二下电极23的材料为TiN、Poly-Si、Pd、Pt、W或者Au等惰性导电材料；
所述第二功能层24的材料为NbO2、VO2，SiTe、SiO2:Ag、a-Si:Cu、a-Si:Ag或者AM4Q8；功能层材料包括以上材料但不局限于以上材料，具有易失性阈值转变特性的材料均可应用。
所述第二中间电极25的材料为TiN、Poly-Si、Pd、Pt、W、Cu、Ag或者Au等导电材料。
所述第二电阻薄膜26的电阻值大于所述第二功能层24的低阻态时的阻值的5倍且小于所述第一功能层15高阻态时的阻值的1/5；
其中，所述AM4Q8为Ga、Ge、V、Nb、Ta、Mo、S以及Se的混合材料。
参见图8，本实施例还提供一种易失性阈值转变器件TS的制备方案。
步骤1：以硅片作为第二衬底21，在硅片上氧化形成SiO2层作为第二隔离层22，SiO2层的厚度为100nm～300nm，亦可根据实际工艺条件降低或者增加氧化层的厚度。
步骤2：在第二隔离层22上沉积第二下电极23，第二下电极23的厚度为10nm～100nm。
步骤3：在第二下电极23上淀积第二功能层24，第二功能层24的厚度为5nm～50nm。
步骤4：在第二功能层24上淀积第二中间电极25，第二中间电极25的厚度为10nm～100nm。
步骤5：在第二中间电极25上淀积第二电阻薄膜26，第二电阻薄膜26的电阻值为1Ω～1MΩ。该阻值根据实际淀积的功能层的高低阻态决定。
步骤6：在第二电阻薄膜26上淀积第二上电极27，第二上电极27的材料不受限制。
参见图9，本实施例还提供一种机械感受系统，包括：所述的传入神经元电路；以及，第二压电薄膜28，形成于所述第二上电极27上；第二接地电极29，沉淀在所述第二压电薄膜28上。
所述第二压电薄膜28的材料可以是BaTiO3/bacterial cellulose、K0.5Na0.5NbO3-BaTiO3/polyvinylidene fluoride、水晶、镓酸锂、锗酸锂、锗酸钛或者钽酸锂。
参见图10，本实施例提供一种制备方法。
步骤7：以上述传入神经元集成方案为基础，在第二上电极27上淀积第二压电薄膜28。压电材料包括以上材料但不局限于以上材料，具有压电特性的材料均可应用。但集成过程中需要考虑功能层的热预算来确定压电材料的退火温度。
步骤8：在第二压电薄膜28上淀积第二接地电极29，第二接地电极29材料不受限制。
下面分别通过曲线图表说明以上电路和系统的性能。
参见图11，分别以实施例一和实施例二中制备的易失性阈值转变器件TS在电压扫描下得到I-V特性曲线；
当施加在中间电极上的电压超过某一电压值(VTH+或VTH-)时，易失性阈值转变器件TS由高阻态转变为低阻态。
电压回扫的过程中，当电压小于某一电压值(VHOLD+或VHOLD-)由于中间电极上的电压不足以维持其低阻态，易失性阈值转变器件TS由低阻态恢复到高阻态。
参见图12，传入神经元电路在两种输入电压下的输出震荡曲线。传入神经元电路在两种输入电压下的输出震荡曲线。当输入为恒定的电压值时，该传入神经元输出稳定的震荡信号，该震荡信号的输出频率与输入电压的大小相关。这与生物体中传入神经元的工作模式相对应。该结果表明所设计的传入神经元可以将模拟的输入信号转换为不同的输出震荡频率，可满足脉冲神经网络的需求。
参见图13，实施例一和实施例二提供的传入神经元电路的输出频率与输入电压的关系；在一定电压范围内，传入神经元的输出频率随着输入电压呈现线性增加的关系。这说明传入神经元的输出频率可以正确反映刺激输入的强度。
参见图14，实施例一和实施例二提供的在施加压力时，压电薄膜的输出电压曲线、传入神经元电路的震荡输出曲线和震荡输出频率曲线。传入神经元在大幅值正弦波输入下的输出频率呈现出两个频率峰值。在小输入电压范围内,输出频率随着输入电压的增加而增加。当输入电压达到一定值时，输出频率达到最大饱和值。继续增大电压，输出震荡频率逐渐减低直到震荡停止。这说明该传入神经元电路具有自我保护机制，当外接刺激信号强度过大时，该传入神经元可以自我调节输出频率以适应外接环境，从而维持后续系统的稳定。
不难发现，通过以上实施例制备的电路和系统具备良好的传入神经元电路性能。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请实施例中提供的本发明提供的传入神经元电路及机械感受系统，通过串联电阻Rc与易失性阈值转变器件TS形成结构简单的传入神经元电路。易失性阈值转变器件TS与电阻Rc相连的连接点作为信号的输出端，输入信号为电压信号或电流信号，输出信号为震荡的频率信号；输出信号的震荡频率与输入信号的强度相关。易失性阈值转变器件TS设置有寄生电容CParasitic，当输入端有输入信号时，电路通过电阻Rc对TS器件进行充电，当寄生电容CParasitic两端的电压超过TS器件的转变电压时，TS器件转变为低阻态，电容器通过TS器件进行放电；当寄生电容CParasitic两端的电压降低到TS器件的保持电压时，TS器件转变为高阻态，寄生电容CParasitic通过电阻Rc再次进行充电。如此反复，形成震荡的输出脉冲信号，从而实现功能的完整性。
最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种传入神经元电路，其特征在于，包括：电阻Rc与易失性阈值转变器件TS；
所述易失性阈值转变器件TS具有寄生电容CParasitic；
所述电阻Rc的第一端作为信号输入端，所述电阻Rc的第二端作为信号输出端；
所述易失性阈值转变器件TS的第一端与所述信号输出端相连，所述易失性阈值转变器件TS的第二端接地。
2.如权利要求1所述的传入神经元电路，其特征在于：所述传入神经元电路采用半导体集成结构。
3.如权利要求2所述的传入神经元电路，其特征在于，所述易失性阈值转变器件TS包括：
第一衬底11；
第一隔离层12，形成于所述的第一衬底11上；
第一下电极13，形成于所述第一隔离层12上；
第二隔离层14，形成于所述第一下电极13上；
第一功能层15，形成于所述第二隔离层14上，且所述第一功能层15的中部通过蚀刻的通孔与所述第一下电极13相连；
第一中间电极16，形成于所述第一功能层15上；
所述第一中间电极16上沉淀第一电阻薄膜17作为所述电阻Rc，所述第一电阻薄膜17上沉积第一上电极18。
4.如权利要求3所述的传入神经元电路，其特征在于：
所述第一衬底11为硅片；
所述第一隔离层12为SiO2层；
所述第一下电极13的材料为TiN、Poly-Si、Pd、Pt、W或者Au；
所述第二隔离层14为SiO2层；
所述第一功能层15的材料为NbO2、VO2，SiTe、SiO2:Ag、a-Si:Cu、a-Si:Ag或者AM4Q8；
所述第一中间电极16的材料为TiN、Poly-Si、Pd、Pt、W、Cu、Ag或者Au；
所述第一电阻薄膜17的电阻值大于所述第一功能层15的低阻态时的阻值的5倍且小于所述第一功能层15高阻态时的阻值的1/5；
其中，所述AM4Q8为Ga、Ge、V、Nb、Ta、Mo、S以及Se的混合材料。
5.如权利要求2所述的传入神经元电路，其特征在于，所述易失性阈值转变器件TS包括：
第二衬底21；
第三隔离层22，形成于所述的第二衬底21上；
第二下电极23，形成于所述第三隔离层22上；
第二功能层24，形成于所述第三隔离层23上；
第二中间电极25，形成于所述第二功能层24上；
所述第二中间电极25上沉淀第二电阻薄膜26作为所述电阻Rc，所述第二电阻薄膜26上沉积第二上电极27。
6.如权利要求5所述的传入神经元电路，其特征在于，
所述第二衬底21为硅片；
所述第三隔离层22为SiO2层；
所述第二下电极23的材料为TiN、Poly-Si、Pd、Pt、W或者Au；
所述第二功能层24的材料为NbO2、VO2，SiTe、SiO2:Ag、a-Si:Cu、a-Si:Ag或者AM4Q8；
所述第二中间电极25的材料为TiN、Poly-Si、Pd、Pt、W、Cu、Ag或者Au；
所述第二电阻薄膜26的电阻值大于所述第二功能层24的低阻态时的阻值的5倍且小于所述第一功能层15高阻态时的阻值的1/5；
其中，所述AM4Q8为Ga、Ge、V、Nb、Ta、Mo、S以及Se的混合材料。
7.一种机械感受系统，其特征在于，包括：如权利要求3所述的传入神经元电路；以及，
第一压电薄膜19，形成于所述第一上电极18上；
第一接地电极10，沉淀在所述第一压电薄膜19上。
8.如权利要求7所述的机械感受系统，其特征在于，所述第一压电薄膜19的材料可以是BaTiO3/bacterial cellulose、K0.5Na0.5NbO3-BaTiO3/polyvinylidene fluoride、水晶、镓酸锂、锗酸锂、锗酸钛或者钽酸锂。
9.一种机械感受系统，其特征在于，包括：如权利要求5所述的传入神经元电路；以及，
第二压电薄膜28，形成于所述第二上电极27上；
第二接地电极29，沉淀在所述第二压电薄膜28上。
10.如权利要求9所述的机械感受系统，其特征在于，所述第二压电薄膜28的材料可以是BaTiO3/bacterial cellulose、K0.5Na0.5NbO3-BaTiO3/polyvinylidene fluoride、水晶、镓酸锂、锗酸锂、锗酸钛或者钽酸锂。
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Patent Citations (2)
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|---|---|---|---|---|
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| CN107909146A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-04-13 | 中国科学院微电子研究所 | 基于易失性阈值转变器件的神经元电路 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| ZHONGRUI WANG等: "Fully memristive neural networks for pattern classification with unsupervised learning", 《NATURE ELECTRONICS》, 8 February 2018 (2018-02-08), pages 137 - 144 * |
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