忆阻器是一种新型的电子元件，其作用类同于大脑中信息处理基本单元的神经突触功能，用其构建的芯片具有类脑学习和低功耗的特点，是未来神经形态器件和人工智能器件重要发展方向。近日，我校物理与信息科学学院材料原子分子科学研究所许并社领导的认知材料团队尉国栋教授在著名国际学术期刊《Small》上发表题为“SiC@NiO Core-Shell Nanowire Networks-Based Optoelectronic Synapses for Neuromorphic Computing and Visual Systems at High Tempersture”的高水平论文。我校硕士研究生申伟康为第一作者，物理学院王盼老师为共同第一作者，尉国栋教授和李国强教授为共同通讯作者，陕西科技大学为第一通讯单位，华南理工大学为共同通讯单位，该论文的发表标志着我校在基于第三代半导体碳化硅基光电突触器件在神经形态计算和人工视觉系统方面的突破。
由于在结构、信息传输和计算方面具有相似性，一维纳米线网络成为神经形态系统研究领域的一个前景广阔的平台，并且基于纳米线网络的神经形态突触器件有望克服当前冯-诺依曼瓶颈，从而实现高信息处理率和低功耗的智能高效传感和计算功能。碳化硅（SiC）是近年来国内外重点研究和发展的第三代宽带隙半导体材料，是制备高性能、可应用于恶劣环境下的光电器件的理想材料。在前期大量研究工作基础上，本报道利用SiC@NiO核壳纳米线网络构建了高质量具有非易失性能的光电突触器件。该器件具有良好的电响应性，表现出可调节的突触可塑性，如短期可塑性（STP）、长时程增强（LTP）、长时程抑制（LTD）、兴奋性突触后电流（EPSC）、双脉冲易化（PPF）和脉冲时序依赖可塑性（STDP）等。除了这些基本的电突触行为外，该器件还成功地展示了先进的神经形态功能，如光致双脉冲异化（PPF）、短期记忆（STM）、长期记忆（LTM），以及在室温和高温条件下的“学习-遗忘-再学习”认知功能。考虑到该器件的光敏性和稳定性，成功构建了一个5×3的光电突触阵列。通过调节光照射的次数，该装置展示了模拟图案化视觉记忆的能力。此外，该器件还验证了异源突触易化的概念，从而完善了神经网络的架构，增强了神经形态计算能力。总之，神经形态SiC-NiO纳米线薄膜作为一种新颖的光电忆阻材料，其同时集合宽带隙SiC和NiO半导体材料、一维纳米结构和纳米线薄膜的众多优异性能于一身，有助于在高效、高稳定、高集成度、低功耗的紫外视觉神经形态器件、视觉智能紫外火焰监控等领域取得重大突破，为未来类脑器件的发展带来奠定一定的前期研究基础。
附：论文信息
SiC@NiO Core-Shell Nanowire Networks-Based Optoelectronic Synapses for Neuromorphic Computing and Visual Systems at High Tempersture. Weikang Shen+, Pan Wang+, Guodong Wei*, Shuai Yuan, Mi Chen, Ying Su, Bingshe Xu, and Guoqiang Li*
原文链接：https://doi.org/10.1002/smll.202400458
