武汉理工大学罗雯教授Adv. Funct. Mater.:自供电P-N同质结晶体管实现感存算一体化

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成果介绍

随着人工智能（Artificial Intelligence）、物联网（Internet of Things）和边缘计算（Edge Computing）的快速发展，能够同时支撑高效数据感知、高密度存储和低功耗处理的高性能、高集成度光电（Optoelectronic）器件需求日益迫切。过渡金属硫族化合物（Transition metal chalcogenides,TMDC）具有原子级厚度和优异的静电调控性，在感存算一体化（Integrated sensing-memory-computing）光电器件中展现出重要应用潜力。然而，传统光电探测器通常只能完成光电转换，仍需依赖冯·诺依曼架构（Von Neumann architecture）中的独立存储和处理单元，因而面临数据传输效率低、功耗高和系统复杂度高等问题。 将多种功能集成到单个器件中，是突破上述瓶颈的重要思路。但光电探测依赖光生载流子的快速产生、分离和传输，要求材料具有低缺陷密度和高光吸收效率；而存储（Memory）与突触（Synaptic）功能则依赖电荷长期保持（Charge retention）和可控电导弛豫（Conductivity relaxation），需要材料中存在可调控的电荷俘获位点（Charge trapping site）。光电探测强调快速载流子输运，而存储和突触功能依赖长时间电荷保持，两者在工作机制上难以兼容，使单器件内的多模式可重构与协同运行面临挑战。

有鉴于此，武汉理工大学罗雯教授课题组提出了一种基于自供电  P-N 双极性同质结晶体管（Ambipolar homojunction transistor）的感存算一体化系统。 作者利用紫外-臭氧（Ultraviolet-ozone, UVO）光化学重掺杂方法，在  中实现可控 P 型氧掺杂（Oxygen doping），并通过干法转移构建出高质量 II 型同质结。该器件可通过改变栅压（Gate voltage）极性实现可逆切换：在负栅压下，它表现为快速、灵敏的自供电（Self-powered）光电探测器；在正栅压下，则呈现持续光电导（Persistent photoconductivity）、非易失多级存储（Nonvolatile multilevel memory）和突触可塑性（Synaptic plasticity）。多尺度表征表明，其性能主要来源于氧掺杂诱导的带隙调控（Bandgap modulation）与界面电荷转移（Interfacial charge transfer）的协同作用。基于这一可重构平台，团队进一步演示了高对比度单像素成像（Single-pixel imaging）、光学信息存储和仿生视觉神经网络（Visual neural network），并通过软件模拟在 MNIST 数据集上实现了 97.4% 的模式识别准确率（Pattern recognition accuracy），为低功耗类脑感知与计算提供了新的器件方案。

图文导读

图 1： P-N 同质结的构筑及未处理  与  的结构表征。(a)  P-N 同质结的掺杂工艺流程；(b,c) 未处理  和  薄膜的环形亮场扫描透射电子显微镜（ABF-STEM）图像，插图为放大图及对应原子结构；(d) 沿 (b,c) 中白色虚线位置提取的 ABF 强度线型轮廓；(e,f) 沿不同带轴观察的垂直堆叠  薄膜截面高角环形暗场扫描透射电子显微镜（HAADF-STEM）图像；(g)  薄膜表面的能量色散 X 射线谱（EDS）分析；(h) 图 S3 红框区域 #1（未处理 ）和 #2（）中 Mo、S、O 的原子分数；(i) 未处理  与  的晶体结构；(j–l) 未处理  与  中 (j) Mo、(k) S 和 (l) O 的 X 射线光电子能谱（XPS）。

图 2： P-N 同质结器件的双极性行为与忆阻特性。(a)  P-N 同质结和  N-N 同质结晶体管的电学性能测试示意图；(b) 两类同质结器件的转移特性（– 曲线）对比；(c) 器件在正、负栅压下的能带图：(i) 强负栅压下形成 p 沟道，(ii) 负栅压向正栅压减小时的中性本征半导体状态，此时肖特基势垒高度达到最大，(iii) 强正栅压下形成 n 沟道，(iv) 正栅压向负栅压减小时的中性本征半导体状态，此时肖特基势垒高度达到最大；(d)  时  P-N 同质结晶体管的双向扫描 – 曲线， 扫描范围从  到 ，箭头和数字标记表示电压扫描顺序，插图为开关比、置位电压（）和复位电压（）的变化。

图 3： P-N 同质结的 KPFM 表征与 COMSOL 模拟。(a) 黑暗条件下转移到金（Au）衬底上的  P-N 同质结表面形貌；(b) 黑暗条件及不同功率  激光照射下的表面电势图；(c) 从黑暗条件和  激光照射下的表面电势图中提取的接触电势差（CPD）线型轮廓；(d) 表面光电压（SPV）分布，计算式为 ， 表示跨  P-N 同质结的真空能级移动；(e) 光照前后  P-N 同质结的能带对齐示意图，其中 WF、、、 和  分别表示功函数、全局真空能级、导带底、费米能级和价带顶；(f,g)  P-N 同质结中光吸收 (f) 和电子浓度分布 (g) 的 COMSOL 模拟结果。

图 4：PMOS 运行模式下  P-N 同质结的光电探测性能与光通信应用。(a)  P-N 同质结晶体管的电学配置（上）和结构示意图（下）；(b) 器件在  光照、不同功率密度下的 – 曲线；(c) 相同功率、不同波长光照下的 – 曲线；(d)  条件下，四个  偏压范围内光电流（）随功率变化的关系，实验数据（点）用幂律函数（实线）拟合， 表示功率指数；(e,f) 在四个  偏压条件及自供电模式下提取的响应度  和比探测率 ；(g) 基于 ASCII 编码的数据传输光通信系统示意图，演示传输代码“WHUT”。

图 5：NMOS 运行模式下  P-N 同质结的主动与无源（自供电）光子突触性能。(a) 生物视觉成像系统（左）与人工仿生突触器件（右）示意图；(b) 光脉冲刺激下“学习—经验”过程的模拟，包括学习、遗忘、再学习和再遗忘；(c–e)  P-N 同质结自供电突触晶体管中突触后电流（PSC）对光脉冲 (c) 脉冲宽度、(d) 脉冲数量和 (e) 脉冲强度的依赖关系；(f) 双脉冲易化（PPF）指数随两个连续光脉冲时间间隔的变化；(g,h) 基于  P-N 同质结的逻辑运算模拟：输入信号（ 光输入和 ）及对应的 (g)“与”（AND）和 (h)“或”（OR）运算输出特性。

图 6：基于  P-N 同质结器件的感存算一体化应用模拟。(a) PMOS 运行下的高精度快速成像， 曝光后  和  处的字母“T”模拟图像显示器件具有高灵敏度和快速响应优势；(b) NMOS 运行下的光学信息存储，长等待时间（）后的模拟结果表明器件具有长期信息存储能力；(c) 由  P-N 同质结光子突触构建的仿生视觉人工神经网络系统：(i) 含信息去噪预处理、光学前端层和光学后端处理域的改进型人工神经网络（ANN）模型示意图，(ii) 100 个训练周期内使用和不使用视网膜形态传感器时的模式识别准确率，(iii) 100 个训练周期内不同去噪预处理阶段的模式识别准确率演化。

结论与展望

综上，本文报道了一种通过双面紫外-臭氧（UVO）掺杂策略构建的垂直  P-N 双极性传输同质结晶体管，实现了集感知、存储和计算于一体的多功能光电系统。UVO 照射诱导的光化学反应可将氧原子引入  晶格，并在硫空位（）处形成替位掺杂，从而使本征 N 型  转化为均匀的 P 型 。该氧掺杂过程不仅调控了  的能带结构并减小带隙，还使其与本征 N 型  垂直堆叠后形成原子级洁净的 II 型同质结界面。 该器件仅需通过单个栅压的极性切换，即可在感知、存储和计算三类功能之间可逆重构。器件表现出明显的双极性导电特征，PMOS 和 NMOS 运行下的开关比均大于 ，空穴/电子迁移率分别为 。在光电探测方面，器件可覆盖从紫外到近红外的宽谱响应，最高响应度达到 ；在存储方面，器件实现了非易失多级阻变存储，开关比达到 ，并可获得超过 100 个离散电导态；在计算方面，器件可执行神经形态计算中的线性权重更新和布尔逻辑运算。更重要的是，在自供电模式下，器件仍保持 、 的性能。 基于上述特性，团队进一步实现了高对比度单像素成像、ASCII 编码可见光通信以及含光学前端卷积预处理的仿生视觉系统，并在 MNIST 数据集的软件模拟中获得 97.4% 的识别准确率。该工作从二维材料缺陷工程出发，将光电探测、非易失存储和神经形态计算集成到单个器件单元中，为缓解传统光电系统中感知、存储和处理单元分离所带来的冯·诺依曼瓶颈提供了可行路径，也为低功耗、高集成度类脑感知与计算芯片的开发提供了器件基础。

文献信息

All-In-One Sensing-Memory-Computing System Based on a Self-Powered MoS2 P-N Homojunction Transistor

(Adv. Funct. Mater., 2026, DOI: 10.1002/adfm.75864)

文献链接：https://doi.org/10.1002/adfm.75864