有机与无机半导体结合实现低功耗类脑器件
由国内研究团队开发出的核心半导体技术，有望加速实现像人脑一样进行学习和判断的人工智能（AI）时代。该技术被评价为为解决同时执行运算与存储的“类脑AI半导体”中最大难题之一——器件可靠性问题，提供了重要线索。
韩国研究财团13日表示，高丽大学教授 Joo Jinsu 研究团队实现了将有机半导体与二维无机半导体相结合的异质结忆阻晶体管（memtransistor），同时确保了类脑器件电流控制的稳定性和可重复性。
下端接触式（bottom-contact, BC）TCTA/MoS2 记忆晶体管结构及特性。
a.（上）BC TCTA/MoS2 记忆晶体管示意图。（下）生物神经元系统示意图。
b. BC TCTA/MoS2 记忆晶体管异质结有源层的能带排列结构。
c. BC TCTA/MoS2 记忆晶体管的光学显微镜图像。
d. BC TCTA/MoS2 记忆晶体管的电流传输特性（ID 对 VG）曲线。
e. BC TCTA/MoS2 记忆晶体管的电流输出特性（ID 对 VD）曲线。
图片说明及图片由 Kim Taekjun 高丽大学博士（现任三星电子）提供
“冯·诺依曼”结构遇到瓶颈…类脑AI成替代方案
目前的计算机基于运算装置与存储器相分离的“冯·诺依曼结构”。该结构在数据移动过程中会出现瓶颈现象，并存在耗电量大的局限。随着生成式AI的扩散，运算量急剧增加，这种结构性局限愈发凸显。
作为替代方案而备受关注的是神经形态计算。其工作方式类似于人脑，同时执行运算与存储，仅在需要时传递信号，从而将能量效率最大化。然而，实现这一方式的核心器件——忆阻晶体管，由于材料特性，电流控制不稳定，并且在反复动作时可靠性下降的问题一直遭到指出。
通过有机·无机半导体结合实现电流稳定化
为解决上述局限，研究团队设计了将有机半导体TCTA与二维无机半导体二硫化钼（MoS₂）相结合的异质结结构。通过让有机半导体负责高电阻状态、无机半导体负责低电阻状态来分担角色，从而对电流流动进行精密控制。
尤其是引入了在有源层下端由电极接触的底接触结构，稳定了电荷传输特性，并由此实现了长期可塑性和尖峰时序依赖可塑性（STDP）等与实际大脑突触相似的学习特性。
本次研究的另一成果在于：在通过漏极电压控制突触动作的同时，将栅极电压作为附加输入加以利用，实现了多输入处理和灵活的学习功能。
“实现类脑AI半导体的现实性解决方案”
Joo Jinsu 教授表示：“本次研究的意义在于，通过对半导体结进行精密设计，实现了可进行电流控制的忆阻晶体管”，并说明称，“这是在类脑神经网络仿真电子系统领域中，同时确保器件可靠性与可重复性的案例”。
该研究在科学技术信息通信部和韩国研究财团推进的中坚研究项目资助下完成。研究成果已于1月5日在线发表在国际学术期刊《Advanced Science》上。
论文题目为《基于设计有机/无机异质结构开关机理的异质突触忆阻晶体管在神经形态电子学中的实现（Heterosynaptic Memtransistors Based on Switching Operation Mechanism Using Designed Organic/Inorganic Heterostructures for Neuromorphic Electronics）》。
版权所有 © 阿视亚经济 (www.asiae.co.kr)。 未经许可不得转载。
