[发明专利]具有多端结构的人造突触器件及其制法和应用

说明书

本发明公开了具有多端结构的人造突触器件及其制法和应用。具体地，本发明的人造突触器件包含：依次叠加在衬底上的n个“栅介质底层‑浮栅电极”基本单元，每一个所述“栅介质底层‑浮栅电极”基本单元包含栅介质底层和沉积在其上的浮栅电极层，所述浮栅电极层为金属颗粒层，在最上层的浮栅电极层上继续覆盖一层栅介质顶层，采用离子导体电解质作为所述栅介质；还包含在栅介质层上的一半导体沟道层作为突触后端，以及m个多栅电极，所述多栅电极作为突触前端。本发明采用离子导体电解质作为栅介质，降低了器件的工作能耗，并采用多栅结构，拓宽了人造突触器件的突触响应功能，同时，器件的制作工艺简单，制作成本低廉，具有重要应用前景。

技术领域

本发明涉及信息器件技术领域，具体涉及一种模仿生物神经突触功能的具有多端结构的人造突触器件及其制法和应用。

背景技术

人工神经网络，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。近年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。

人脑中有约10¹¹个神经元，每个神经元又与其它上万个神经元进行连接，从而组成了约10¹⁵个神经连接节点。突触结构是神经元间在功能上发生联系的部位，也是信息传递的关键部位，是人脑学习和记忆的基本单元，它能够使神经元冲动信号从一个神经元传递至另一个神经元。突触权重可以用来描述两个神经元之间联系的强度和幅度；突触塑性则是神经元间突触权重可调节的特性，是突触的记忆与学习功能的基础。得益于人脑中超大量的并行突触计算及突触塑性，人脑的计算模式非常可靠，并有极强的纠误能力。近年来，人们提出了神经形态计算，它具有低功耗、高效率、高容错率等优点。在生物仿生电子学领域，对人脑突触计算及神经信息处理模式的模仿，是实现人工神经形态计算的关键之一，研制具有生物突触功能的电子器件对低功耗人造神经网络和神经形态计算具有十分重要的现实意义。

目前开发的人造仿生突触器件主要是基于两端阻变器件，最具代表性的是忆阻器件，它是一类具有特殊记忆功能的两端无源器件，其阻值会随着施加在器件上的电压而发生变化，而当停止施加电压后，器件的阻值状态将会保持，这种特性类似于神经突触传输特性的非线性电学性质。近年来，人们巧妙地利用忆阻器独特的电阻记忆特性实现了其在人造仿生突触电子学中的应用，在这类器件上实现了一系列生物突触响应功能。然而值得指出的是，基于阻变器件的仿生突触只有两个电极，分别作为突触前端和后端，输入操作和读出操作无法同步进行，而且单个突触器件无法实现多端信号的输入。

综上所述，本领域迫切需要开发能够满足神经形态计算和类脑智能领域应用需要的人造突触器件及其制备方法。

发明内容

本发明的目的就是提供一种具有多端结构的人造突触器件及其制法和应用。

在本发明的第一个方面，提供了一种具有多端结构的人造突触器件，包含：

一衬底；

位于所述衬底上的n个“栅介质底层-浮栅电极”基本单元，所述基本单元依次叠加，每一个所述“栅介质底层-浮栅电极”基本单元包含栅介质底层和沉积在其上的浮栅电极层，其中，所述栅介质底层为无机离子导体电解质，所述浮栅电极层为金属颗粒层，其中n为≥1的整数；

位于所述n个“栅介质底层-浮栅电极”基本单元中最上层的浮栅电极层上方的栅介质顶层，所述的栅介质顶层为无机离子导体电解质；

位于所述栅介质顶层上的半导体沟道层，所述的半导体沟道层作为突触后端；

位于所述半导体沟道层上的源电极和漏电极；以及

位于所述栅介质顶层上的m个多栅电极，其中m为≥2的整数，所述多栅电极作为突触前端。