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 “人工智能（AI）”是在上世紀50年代提出的，經歷了緩慢的發展時期。然而，自2016年“AlphaGo”問世以來，目前AI已經成為全球的研究熱點之一，備受關注。值得注意的是，現有的AI技術主要基于傳統馮·諾依曼架構，需要采用較為復雜的計算機代碼才能實現，其計算模塊與存儲模塊相分離，因此其并行運算能力有限，且能耗較高，對今后非結構化大數據的處理和計算而言，具有一定的局限性。同時，近年來，基于器件層面構建人工生物神經系統，也正在成為AI領域的一個重要分支。突觸作為人腦認知行為的基本單元，是神經元間發生聯系的關鍵部位，是構建人工神經網絡的重要出發點。在突觸仿生電子學方面，目前的研究主要包括兩端阻變器件和三端晶體管，這類器件已經模仿了一些從簡單到復雜的各種突觸功能和神經元功能，有著潛在的應用前景。

近日，中國科學院寧波材料技術與工程研究所功能材料界面物理與器件應用團隊在柔性神經形態器件研究方面取得新進展。他們在柔性PET襯底上制備了以殼聚糖薄膜作為柵介質的、具有學習行為的ITO突觸晶體管，其在機械彎曲應力作用1000次后，器件各項性能參數保持穩定；在柵極偏壓應力作用8000秒后，發現器件閾值電壓呈現一定的漂移，說明研制的晶體管具備學習能力。隨后，在研制的柔性ITO薄膜晶體管上模擬了三種突觸功能：突觸后興奮電流（EPSC）、雙脈沖易化（PPF）和尖峰時序依賴可塑性（STDP）。1968年，Atkinson和Shiffrin從心理學層面提出了“人腦多重記憶模型”：感知記憶（SM）到短時程記憶（STM）以及短程記憶到長時程記憶（LTM）的轉化過程。該團隊通過柵脈沖刺激頻率和柵脈沖刺激強度的設計，在單一突觸晶體管上實現了對“人腦多重記憶模型”的模仿。上述成果發表于 ACS Applied Materials Interfaces , 2018, 10 (19), 16881-16886 。

生理學上著名的“巴普洛夫狗條件反射”（即經典條件反射實驗）是一類重要的聯想學習行為，其反映了條件刺激和非條件刺激先后關系對神經元活性的影響行為，在單一器件上實現對這一聯想學習行為的模仿是類腦神經形態器件的重要研究內容。值得指出的是，STDP學習法則是重要的突觸學習行為，對神經系統認知行為具有重要作用，反映了前、后突觸刺激對突觸權重的影響規律，是調節高級神經活動的重要突觸學習機制。可以看出，條件反射與STDP學習法則具有一定的相似性，受此啟發，該團隊研制了可重復粘貼的氧化物神經形態晶體管，采用透明聚酰亞胺（PI）膠帶作為襯底，隨后設計了不同波形的突觸刺激，成功在單一器件上模仿了生物突觸中的四類STDP學習行為，包括Hebbian STDP，反Hebbian STDP，對稱STDP及視覺STDP。Hebbian STDP的測試曲線擬合參數與生物突觸上實測的參數相近，表明該種神經形態晶體管具有類腦操作特性。基于STDP學習法則，無需外加復雜電路和元器件，即可在單一神經形態晶體管上實現對經典條件反射行為的模仿，包括信息的獲取、消退和恢復。此外，還成功模擬了經典條件反射里的條件抑制行為，這也是神經形態器件研究中的首次報道。該成果以 Restickable Oxide Neuromorphic Transistors with Spike-Timing-Dependent-Plasticity and Pavlovian Associative Learning Activities 為題，發表于 Advanced Functional Materials 2018, 28 (44) 1804025 。

上述工作得到國家自然科學基金委、浙江省杰出青年基金、中科院青年創新促進會、寧波市科技創新團隊等的資助。

圖1 “多重記憶”示意圖及測試結果

圖2 “巴普洛夫”條件反射示意圖

圖3 器件Hebbian STDP測試結構及條件反射測試方案示意圖

圖4 “巴普洛夫”條件反射測試結果