武汉大学何军教授、程瑞清教授 Sci. China Inf. Sci.:基于单晶VO₂薄膜光突触的传感器内信息处理

大数据时代的到来加剧了传统冯·诺依曼架构在能效与通信带宽方面的挑战，而基于具有本征信息处理能力的新型器件的神经形态计算为解决这一瓶颈提供了可能。作为典型的莫特材料，二氧化钒（VO2）因其近室温金属-绝缘体相变（MIT）及阻变特性，在下一代神经形态器件中占据关键地位。本研究报道了一种基于高质量单晶VO2薄膜的全光调制人工突触，该器件在808 nm与1550 nm光照下均表现出精确可调的时间动力学特性及生物相关的突触可塑性。通过多尺度表征证实了薄膜优异的结晶质量与均匀性。在此基础上，研究构建了一个三层人工神经网络架构，利用VO2光突触作为图像预处理器，实现了冗余视觉信息的压缩。实验结果表明，一个4×4像素的图像可被有效压缩为4×1的特征向量，在显著降低计算负载的同时保持了高达96%的图像识别准确率。这项工作凸显了VO2光突触在高级神经形态计算与智能视觉系统中的巨大潜力。

背景

人工智能（AI）的飞速发展使得信息处理效率变得愈发关键，然而传统计算架构受限于冯·诺依曼瓶颈，在处理海量数据与复杂任务时常面临数据传输延迟与高能耗的问题。相比之下，生物神经系统（特别是人眼视觉系统）展现出了卓越的能效与并行处理能力，为新技术提供了仿生模型。利用光信号克服传统电子学的速度与能量限制，是构建高效低功耗计算系统的新途径。近年来，能够复制生物信息处理与感知的新兴器件不断涌现，神经形态器件因其在高速处理、低功耗计算及高带宽传输方面的优势而备受瞩目，其应用已超越基础感知，延伸至神经形态计算、视觉信息处理、图像分类及模式匹配等复杂领域。然而，现有技术多依赖于特定任务的光控模型与训练方法，限制了其多任务处理能力。因此，开发全光控的神经形态器件，模拟人眼视觉系统以实现多任务视觉处理，成为突破实时视觉计算挑战的关键。VO2作为一种典型的过渡金属氧化物，在接近室温时发生可逆的MIT相变，伴随着4-5个数量级的电阻率突变，且具有良好的红外吸收与光热转换效率，是开发新型神经形态器件的理想材料。但如何利用其特性构建全光调制的突触器件，并应用于实际的传感器内计算，仍是一个亟待探索的方向。

主要内容概括

本研究首先在c面蓝宝石衬底上利用磁控溅射技术生长了高质量的单晶VO2薄膜，通过光学显微镜、扫描电子显微镜（SEM）、X射线衍射（XRD）、拉曼光谱及高角环形暗场扫描透射电子显微镜（HAADF-STEM）等多尺度表征手段，证实了薄膜具有优异的结晶质量、化学计量比及面内均匀性，且沿[010]方向外延生长。随后，研究团队制备了基于该薄膜的2英寸器件阵列，阵列密度达1424个器件/cm²。电学测试表明，器件在加热与冷却过程中表现出典型的MIT行为，阈值电压随温度升高而降低，且具有约9 K的热滞回线。更重要的是，器件在808 nm与1550 nm红外光照射下表现出稳定、可逆的光响应及光诱导MIT现象，其光电流不随光照消失而立即衰减，呈现出持续的光电导效应，这归因于VO2固有的光热效应。基于这一特性，研究构建了VO2基光突触器件，利用808 nm激光作为刺激，成功模拟了兴奋性突触后电流（EPSC）、双脉冲易化（PPF）、短时程可塑性（STP）与长时程可塑性（LTP）等核心生物突触行为。研究发现，通过改变光脉冲的频率、强度与数量，可实现STP向LTP的转变。进一步地，研究利用VO2光突触的非线性PPF特性，将其用作神经网络中的图像预处理器。通过将4位信息编码为四个一组的808 nm光脉冲序列（脉冲宽度4 s，间隔可变），输入到VO2器件中，利用其电流衰减曲线的差异作为特征签名，实现了信息压缩。以字母“C”的4×4像素图像为例，每一行像素被转换为一个光脉冲序列输入器件，最终提取特定时间点（40 s）的电流值，将4×4图像压缩为4×1的向量。该压缩向量被输入到一个带有两个隐藏层的人工神经网络中进行识别，数据集包含“C”、“H”、“T”、“P”四个字母，训练集1000个样本，测试集200个样本。结果显示，该系统在引入噪声的情况下仍能保持极高的识别准确率。

实验细节概括

采用磁控溅射法在c面蓝宝石衬底上生长单晶VO2薄膜，本底真空优于1×10⁻⁷ Torr。生长参数为：衬底温度500°C，溅射功率100 W，氩氧流量比10:1，腔室压力3 mTorr。

创新点

1. 全光调制的单晶VO2突触器件：开发了一种基于高质量单晶VO2薄膜的人工突触，完全通过光脉冲（808 nm与1550 nm）实现突触权重的调制，无需电学栅压控制，简化了器件结构并规避了电学串扰问题。

2. 双波段宽带光响应与光热机制：利用VO2在红外波段的高效光热转换效应，实现了对近红外（808 nm）与通信波段（1550 nm）光的敏感响应，响应度分别达358 mA/W与337 mA/W，探测度均超过8.7×10⁸ Jones，为其在复杂光环境下的应用提供了可能。

3. 基于PPF特性的传感器内信息压缩：创新性地将突触的短时程可塑性（特别是双脉冲易化PPF）的非线性动力学特性应用于图像预处理，直接在传感器端将高维图像数据（4×4）压缩为低维特征向量（4×1），大幅降低了后端处理器的计算负荷。

4. 高均匀性、大规模阵列集成：在2英寸蓝宝石衬底上实现了高密度（1424个/cm²）、高均匀性的VO2器件阵列制备，15个独立器件的电导平均值方差仅为0.056 μS，为大规模神经形态硬件的产业化应用奠定了基础。

结论

本研究成功展示了一种基于单晶VO2薄膜的全光调制人工突触，该器件利用VO2固有的光热效应与金属-绝缘体相变特性，实现了对生物突触核心动力学行为的精确模拟。通过系统的材料表征与器件物理研究，证实了高质量单晶薄膜是实现高性能、高一致性光突触的关键。在此基础上，研究构建了一个集成了传感器内计算功能的神经形态视觉系统，利用VO2光突触作为图像预处理器，实现了信息的有效压缩与特征提取。实验结果表明，该系统在处理含噪图像时仍能保持96%的识别准确率，充分证明了VO2光突触在构建高效、低功耗智能视觉硬件方面的巨大潜力。这项工作不仅为全光控神经形态器件的设计提供了新思路，也为下一代边缘智能感知系统的发展提供了重要的材料与器件基础。

图文内容

图1单晶VO2薄膜的多尺度表征。(a)c面蓝宝石衬底上VO2薄膜的SEM图像，插图为4英寸VO2薄膜的光学照片。(b)VO2薄膜对应的EDS元素分布图像。(c)c面蓝宝石衬底上外延VO2薄膜的XRD衍射图谱。(d)VO2晶体结构示意图，红色阴影代表(201)晶面，紫色阴影代表(809)晶面。(e-f)VO2/蓝宝石异质外延界面的HAADF-STEM截面图像，分别对应VO2的[201]和[809]晶向。(g)VO2电阻率随温度的变化曲线。(h)VO2器件电阻对数导数与温度的关系曲线。

图2VO2薄膜的拉曼表征。(a)升温（左）与降温（右）循环中VO2薄膜的变温拉曼光谱；(b)193.4 cm⁻¹和611.3 cm⁻¹拉曼峰位随温度变化的偏移趋势（左：升温，右：降温）；(c)四个不同薄膜区域在193.4 cm⁻¹处的拉曼成像图。

图3VO2器件阵列的电学与光响应特性。(a)结构示意图及(b)光学显微图像，插图为2英寸c面蓝宝石衬底上VO2阵列的宏观照片。(c)320/325/330K温度下的典型I-V特性曲线，插图为沟道长度5μm、宽度12μm的器件放大图。(d)图(c)绿色虚线框区域的放大视图。(e)808nm与(f)1550nm波长下不同光强的时间分辨光响应曲线，测试偏压1V。

图4VO2器件的光突触特性。(a)生物突触与VO2基光突触的结构对比示意图。(b)VO2光突触器件的光诱导双脉冲易化(PPF)行为。(c)PPF指数对808nm双脉冲间隔(2-50秒)的依赖关系，采用双指数衰减函数拟合。(d)周期6-20秒、脉宽4秒的光脉冲序列触发的兴奋性突触后电流(EPSC)。(e)光功率密度5.12-15.92mW变化时的EPSC响应。(f)不同脉冲数量(3/5/10/15/20)光脉冲序列诱导的EPSC。