阿卜杜拉国王科技大学Nazek El-Atab等：用于边缘神经形态生理信号处理的柔性光学忆阻阵列

研究背景

光子忆阻器件为未来的人工视觉系统带来了广阔的前景，它不仅提供传感能力，而且还具有通过片上计算执行时间记忆和实时视觉信息处理的能力。为了克服单片集成所面临的热管理、可靠性和产量问题，人们通过研究不同的解决方案，例如开发和优化材料生长，以便在较低温度下为不同的活性层实现高质量材料层，开发后端(BEOL)兼容器件和热耗散层，提高层间通孔的可靠性等。关于基于BEOL相容金属氧化物的单层或双层柔性忆阻器件，用于数据存储和神经形态计算应用的工作已有报道，但是，多数研究工作是在PET或PEN有机基板或薄云母玻璃上制造的。此外，使用氧化物基忆阻器的研究主要集中在神经形态计算应用上，而不是光传感附加功能或生理信号处理。并且这些工作中的大多数都使用溅射沉积技术来生长活性层，这使得实现超薄均匀层变得具有挑战性。因此，在柔性硅衬底上的单个忆阻单元中展示真正兼容的后端兼容多功能集成，将光传感、有效的信息处理和存储集成到单个忆阻单元中，以便在边缘设备中进行3D集成，在光电忆阻器件中至关重要。

Highly Efficient Back-End-of-Line Compatible Flexible Si-Based Optical Memristive Crossbar Array for Edge Neuromorphic Physiological Signal Processing and Bionic Machine Vision

Dayanand Kumar, Hanrui Li, Dhananjay D. Kumbhar, Manoj Kumar Rajbhar, Uttam Kumar Das, Abdul Momin Syed, Georgian Melinte & Nazek El-Atab*

Nano-Micro Letters (2024)16: 238

https://doi.org/10.1007/s40820-024-01456-8

本文亮点

1. 本文展示了一种与现有芯片技术兼容的新型光电突触。该装置在利用光模拟记忆和学习功能方面表现出色，使其成为未来生物医学中神经形态计算的理想选择。

2. 本文所提出的光电忆阻器件能够使用光脉冲在短期和长期记忆状态之间切换。

3. 本文所设计的柔性光电忆阻器阵列对真实生物医学数据(脑电图、肌电图、心电图)的分类准确率有显著提高，显示了该结构在先进生理信号处理和可穿戴健康监测系统方面的潜力。

内容简介

物联网的出现将为智能设备创造一个广阔的市场，为包括个性化医疗保健和先进机器人技术在内的无数领域带来众多机会。利用3D集成技术，智能设备可以实现前所未有的小型化，同时提高处理能力并最大限度地降低能耗。阿卜杜拉国王科技大学Nazek El-Atab等展示了一种后端兼容的光电突触，该光电突触具有在医疗保健应用中的迁移学习能力，包括基于脑电图(EEG)的癫痫发作预测、基于肌电图(EMG)的手势识别和基于心电图(ECG)的心律失常检测。通过对三个生物医学数据集的实验，可以观察到预训练模型的分类精度得到提高，脑电图、心电图和肌电图分别提高了2.93%、4.90%和7.92%。该器件的光学编程特性可实现超低功耗 (2.8 × 10⁻¹³ J)，并为边缘计算场景中的患者特定问题提供解决方案。此外，该器件具有优异的光敏特性，可实现一系列光触发突触功能，使其在神经形态视觉应用中具有广阔的前景。为了展示这突触特性的优异性，研究团队利用5×5μm的光电突触阵列，有效地模拟了人类的视觉感知和记忆功能。本文所提出的柔性光电忆阻器阵列在推动神经形态生理信号处理和可穿戴应用中的人工视觉系统领域具有巨大的潜力。

图文导读

I 材料表征

图1. a-d ITO/ZnO/HfOₓ/Pt的HR-TEM截面图像及 EDS表征；e-j 器件内Pt、Hf、Zn、O、Sn和In的EDS元素映射；k-n HfOₓ和ZnO层中Hf 4f、Zn 2p和O1s峰的深度扫描XPS光谱。

图1a、b为所制备的ITO/ZnO/HfOₓ/Pt光电忆阻器件的高分辨率透射电镜(HR-TEM)图像。在Pt底电极上可以清晰地看到均匀的⁓5 nm厚的HfOₓ层和⁓8 nm厚的ZnO层。EDS谱图中Pt、Hf、Zn、O、Sn和In的元素映射证明了多层结构的存在，如图1e-j所示。同时，薄膜的XPS分析证实了HfOₓ层和ZnO层的存在。

II 电学特性

图2. ITO/ZnO/HfOₓ/Pt光电忆阻器件的电学和突触特性。a该装置的示意图；b忆阻器的I-V特性曲线；c在速度为100 μs的情况下，忆阻器件的交流持久时间；d由一系列电压脉冲诱导忆阻器件的短时增强(STP)到长时增强(LTP)和短时抑制(STD)到长时抑制(LTD)；e重复增强和抑制1728个周期；f器件的双脉冲易化(PPF)指数。

研究团队对所制备的ITO/ZnO/HfOₓ/Pt忆阻器件的电流-电压(I-V)和突触特性进行评估，结果表明该器件具有正SET (~ 0.7 V)和负RESET(~−0.5 V)的双极电阻开关行为。该器件具有卓越的交流耐久性，在超过10⁷个周期内保持稳定。同时，器件可以实现短时程增强/抑制(STP/STD)、长时程增强/抑制(LTP/LTD)、双脉冲易化(PPF)和等突触特征。

III 光电特性

图3. a 生物突触和人工光电忆阻突触的示意图；b 在光学忆阻器件中使用单个蓝光和使用电压脉冲进行电抑制的光诱导光子增强；c 在不同光强度下光照下3秒的光电流响应；d 在 9.5 mW cm⁻² 的光强度下，不同持续时间的光电流响应；e PPF指数随光子脉冲对时间间隔的变化(Δt)；f 连续光脉冲下的光电流响应；g 七个周期的学习-遗忘-再学习过程。

除了电突触特性外，研究团队发现所制备的光电忆阻器件在暴露于光下时光突触电流(PSC)也发生了变化。图4b显示了该器件暴露在9.5 mW cm⁻²的456nm光下5 s时的PSC。器件的PSC增加到75 nA，电流明显变化为18 nA。PSC的显著增加归因于ZnO和HfOₓ在器件内的光导效应。如图4b所示，当在30秒内施加持续时间为100µs的−1 V电压脉冲时，器件的衰减电流从75 nA突然下降到57 nA(初始状态)，证实了光增强和电抑制。通过施加不同的强度水平(2.7、3.6、5.2、6.9和9.5 mW cm⁻²)，可以改变忆阻器件的PSC。通过调整光照持续时间显示了从短时记忆(STM)到长时记忆(LTM)的转变。光电忆阻器件的光照射突触可塑性测试(PPF)曲线显示了突触光子PPF特征的极好模拟，这是神经形态视觉系统中必不可少的突触功能。以“学习-遗忘-再学习”过程为代表，演示了光电记忆电阻器的学习-遗忘过程，在连续重复学习或再学习过程后，器件的PSC略有提高(A6 > A5 > A4 > A3 > A2 > A1)，说明之前学习的信息可以显著增强记忆容量。经过连续六次学习和再学习过程后，器件的PSC达到最大值(A6)，表明光电忆阻器件完成了从短时记忆(STM)到长时记忆(LTM)的过渡。

IV 柔性忆阻器件的可靠性测试

图4. a-c柔性光电忆阻器件阵列光学照片；d 在平坦和弯曲条件(2 cm)下通过I-V扫描的RS特性；e 器件的耐久性测试；f 器件的开启和关闭状态下的弯曲条件下的变化情况；g 在平坦和弯曲条件下使用单一蓝光的PSC；h 在不同光强度(2.7、3.6、5.2、6.9 和 9.5 mW cm⁻²)下光下3秒的光电流响应；i-k不同光照时间下PSC 在 9.5 mW cm⁻² 的光强度下的PSC;l 学习-遗忘-再学习过程;m PPF指数随光子脉冲对的时间间隔(Δt)的变化。

图4为柔性光电忆阻器件在弯曲条件下的稳定性测试。为了评估器件的光电特征，将器件弯曲后，通过I-V扫描、PSC、在不同光照强度下光电流响应等测试，表明器件的RS特性、SET/RESET变量以及记忆窗都与平坦条件下相似，结合光响应曲线的结果，证明了器件在柔性和可穿戴电子应用中的潜力。

V 光电成像

图5. a-c柔性光电忆阻器阵列在0 s、5s、10s衰减时间下经过不同周期数后的电流电导。d-f 1、3、7个周期后的电流电导图像映射。

研究团队利用5 × 5μm柔性光电忆阻器阵列来评估视觉记忆功能，该阵列遵循“学习-遗忘-再学习”的过程。图5a显示了不同周期数下的光电流响应。研究结果表明，记忆强度随着刺激数量的增加而增加，这导致遗忘的衰退时间更长。为了评估视觉感知的感知能力，研究团队分别以1、3和7个周期引入字符“T”、“+”和“Z”(图6d-f)。字母“T”只能被短暂地记住，随着时间的推移，它会变得模糊，直到被遗忘，这表明单次循环不足以保留图像信息。而字母“Z”经过5次循环后，即使衰减时间为10s，也能呈现清晰的图像轮廓。通过调节光刺激可实现无额外电压脉冲的情况下，按照“学习-遗忘-再学习”的规则有效地调节设备的电导，从而有效地模拟人类的视觉感知特性。这些结果证明了该阵列学习和模拟视觉功能的能力，并突出了其在未来电子视觉系统中作为人工视觉感知的潜力。

VI ECG信号可视化

图6. a 边缘生物医学AI处理器的示意图;b ITO/ZnO/HfOₓ/Pt的电导态变化横杆阵列;c 正常和异常事件的心电图信号可视化;d 微调过程前后的重量图可视化;e 对于基于心电图的心律失常检测;f 三种生物信号的训练准确度比较。

研究团队将柔性光电忆阻器阵列与可穿戴生物医学处理系统相结合，图6b显示了使用电和光编程技术的硬件突触的电导状态变化。图6c为正常和异常事件的心电信号可视化，图6d显示了微调过程前后权重状态的变化。微调过程调整网络权重，使其在新的受试者或患者下有更好的表现。在基于心电图的心律失常检测中，随着新受试者的引入，微调模型产生更好的性能，经过10个训练周期的分类准确率为97.03%，经过50个训练周期的分类准确率为98.02%。相比之下，原始模型保持了大约93.13%的稳定精度。图6f中总结了表中三个生物信号的训练结果。这些结果清楚地表明，与原始配置相比，带有忆阻器的微调模型具有显着提高的性能。

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Nano-Micro Letters《纳微快报(英文)》是上海交通大学主办、在Springer Nature开放获取(open-access)出版的学术期刊，主要报道纳米/微米尺度相关的高水平文章(research article, review, communication, perspective, highlight, etc)，包括微纳米材料与结构的合成表征与性能及其在能源、催化、环境、传感、电磁波吸收与屏蔽、生物医学等领域的应用研究。已被SCI、EI、PubMed、SCOPUS等数据库收录，2023 IF=31.6，学科排名Q1区前3%，中国科学院期刊分区1区期刊。多次荣获“中国最具国际影响力学术期刊”、“中国高校杰出科技期刊”、“上海市精品科技期刊”等荣誉，2021年荣获“中国出版政府奖期刊奖提名奖”。欢迎关注和投稿。

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