[发明专利]基于a-SiOx

说明书

基于a‑SiO_x忆阻效应的SPR神经突触器件及其制备方法，属于仿生器件技术领域。本发明将K9玻璃棱镜与“顶电极/a‑SiO_x∶金属纳米颗粒双阻变层/底电极”忆阻器结构耦合，使得电调制下光信号经K9玻璃棱镜射入至双阻变层，并运用表面等离子体共振(SPR)效应，使得器件工作过程中阻变层的介电常数变化信息以光信号进行读取，进而实现器件突触权重的光读取。本发明所提出的“电调制，光读取”神经突触器件具有传统“电调制，电读取”神经突触器件无法比拟的优势，因其不仅具有传统忆阻器低能耗、非易失性等特性，而且还具有光作为信息载体进行信号处理带宽大、抗电磁干扰能力强的优势。

技术领域

本发明属于仿生器件技术领域，具体涉及基于a-SiO_x忆阻效应的SPR神经突触器件及其制备方法。

背景技术

传统计算机是基于“冯·诺依曼架构”的，然而，“冯·诺依曼架构”中信息存储器和处理器之间数据调用和传输是通过总线来连接，这种方式使得信息处理的效率不仅受到处理器运算速率、存储速率的影响，还会受到总线信息传输能力的制约，形成所谓的“冯·诺依曼瓶颈”。尽管人脑处理的信息量并不比计算机少，但却显然效率更高、能耗更小。为此，研究人员构建出智能化计算机的理念，期望让计算机学习神经网络以更好模拟人脑功能，制造出更加接近人类大脑的计算机。因此，研究、开发具有类人脑自适应能力，可并行处理多种信息的神经仿生计算机一直以来是未来计算机领域的研究热点。生物物理学研究表明，大脑功能的完成与神经突触密不可分，神经突触的可塑性是大脑同时完成信息储存和处理的基础。因而，对神经突触进行仿生模拟是人工神经网络研究的重要步骤，也是神经形态计算机和其他智能终端研究的关键。

在智能型器件及神经突触仿真模拟研究领域中，忆阻器凭借其新颖的特性引起了研究人员的注意，研究人员发现，按照忆阻器的理论模型，其阻值可以随着施加电压而发生变化，并能够记住改变的状态，忆阻器所具有的独特的非线性传输特性，与生物大脑中神经突触的行为及原理有着很高的相似性。而这种相似性使得忆阻器非常适合作为神经突触仿生器件，并将其用于构造神经形态芯片，进而用于人工神经网络。在传统的神经形态芯片中，晶体管是构造仿生突触的基本单元。然而，基于晶体管的仿生突触器件，不仅体积庞大、能耗高、学习能力差，而且形成新的权值必须要重新构建电路。相比之下，忆阻器是一种更为出色的仿生突触器件。因为忆阻器作为仿生突触器件，不仅体积小、功耗低、可循环次数高，而且其工作状态(激励后的阻值)不需要能量来维持(即具有自持性)，更为重要的是，其阻值具有连续可调性。然而，忆阻器仍然也存在缺陷，由于现目前国内外基于忆阻器(即阻变存储器 ReRAM)构造的神经形态芯片，利用电信号作为信息媒介对突触权重进行写入和读取，即“电调制、电读取”模式，而这一工作模式的主要不足之处就在于信号处理带宽小、电信号传递过程中容易产生串扰。

发明内容

鉴于上文所述，本发明针对现有基于忆阻器的仿生突触工作时所存在信号处理带宽小、信号传递过程易发生串扰的问题，提供了一种基于a-SiO_x忆阻效应的光读取SPR神经突触器件及其制备方法。本发明通过合理的结构设计，使得神经突触器件利用光信号作为信息媒介，并以光强代表突触权重对后者进行读取，突破了传统神经突触器件信号处理的带宽限制和电磁干扰。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：