美科研团队研制出结构极简、功能完备的脉冲人工神经元

10月27日，由美国南加利福尼亚大学J. Joshua Yang教授团队牵头，联合马萨诸塞大学阿默斯特分校、加利福尼亚大学洛杉矶分校、美国空军研究实验室和美国国家航空航天局艾姆斯研究中心等机构的研究团队，合作研制出一种基于非对称扩散忆阻器（Asymmetric Diffusive Memristor，ADM）的脉冲人工神经元，该神经元具有“一个ADM、一个晶体管、一个电阻（1M1T1R）”的极简结构，利用ADM自身物理特性而非复杂电路设计，实现了完备的脉冲神经元功能，有望用于制造高效、低功耗神经形态芯片。相关研究内容发表在《自然·电子学》期刊上。

神经形态芯片是一种通过模仿生物神经网络行为实现数据处理的新型计算硬件，有望用于构建高效、紧凑、低功耗、存算一体的计算系统。现有研究中，忆阻器已被广泛用于构建人工神经元，但大多仅作为阈值开关，仍需复杂外围电路来实现关键功能。对此，研究团队首先在带有热氧化层的硅衬底上制备出具有铂电极和银储层的氧化铪基ADM，然后利用互连工艺将ADM和控制电阻堆叠在金属氧化物半导体场效应晶体管（电阻和晶体管均为外购商品）上，最后制备出面积仅晶体管大小的1M1T1R神经元。实验表明，该人工神经元利用ADM中银原子“正向高电压漂移导通、正向低电压扩散断开、反向电压保持关断”的非对称扩散机制，在物理层面实现了对漏积分、阈值激发、级联传导、内在可塑性、不应期、随机性这六种关键生物神经元功能的模仿，且能耗低至每脉冲皮焦耳。在此基础上，研究团队建立了用于描述1M1T1R神经元物理机制的模型，并训练出相应的递归脉冲神经网络，在SHD数据集^[1]上的测试准确率达到91.35%。该工作提出了一种结构简单且功能完备的1M1T1R人工神经元，为研制高集成度、低功耗的神经形态芯片提供了新路径。

[1]即Spiking Heidelberg Digits数据集，包含内耳神经元对英语、德语中0~9数词语音放电模式的数据，由德国海德堡大学科研人员于2022年建立。