科学家使用二氧化钒中的激光控制导电丝进行神经形态计算，在一项新的《科学进展》研究中，中国科学技术大学的科学家开发了一种使用激光控制导电丝进行神经形态计算的动态网络结构。

光致发光图像显示 VO 2胶片中五个人工突触网络附近的 NV 中心。类似于树突的中心电极连接到电源，而五个标记电极 A 至 E 的作用类似于突触前端子。图片来源：Ce Feng，DOI：10.1126/sciadv.adg9376

　　神经形态计算是一个新兴的研究领域，它从人脑中汲取灵感来创建高效、智能的计算机系统。神经形态计算的核心依赖于人工神经网络，这是受大脑神经元和突触启发的计算模型。但当涉及到创建硬件时，可能有点具有挑战性。

　　由于其独特的过渡特性，莫特材料已成为神经形态计算的合适候选者。莫特转变涉及电导率的快速变化，通常伴随着绝缘态和金属态之间的转变。

　　联合主要作者 Chong-Wen Zou 教授向 Phys.org 解释道：“莫特材料中明显的电子-电子行为导致电导率在非常窄的温度区间内发生几个数量级的变化，甚至导致超导性。”

　　在他们的研究中，研究小组选择了二氧化钒(VO2)。共同主要作者Fang-Wen Sun在解释他们对材料的选择时表示：“VO2是一种典型的莫特材料，其相变温度接近室温，因此具有多种应用的可行性。”

　　VO2作为电气开关

　　VO2与所有莫特材料一样，在 68° 摄氏度(154° 华氏度)左右经历金属-绝缘体转变 (MIT)。这意味着在该特定温度下，VO2从绝缘体变为导体。在这些状态之间切换的能力使 VO2适用于各种应用。

　　VO2非常适合神经形态计算应用，因为它的 MIT 行为可以模仿生物神经元的行为。简单来说，VO2表现出电导率的变化，类似于人脑中生物神经元之间强度的变化。

　　这种与大脑可塑性的相似性意味着 VO2可以适应并改变其电导率，就像大脑自我适应和重新布线一样。此外，VO2在导电和非导电状态之间切换的卓越能力使其成为电路的重要组件，就像一个高效的开关。

　　电流和光通过 VO 2材料的流动可以根据温度进行控制，这使得它们非常适合其他应用。这在智能窗户等应用中特别有用，可以控制光和热的通过，从而提高能源效率。

　　此外，VO2可用于构建动态网络，其中信号可以模仿人类神经系统功能的方式进行处理和存储，特别是在对外部刺激的适应性和响应方面。

　　邹教授和孙教授解释说：“VO 2器件中导电丝的受控连接与生物突触的控制连接类似。因此，我们还探索了基于 VO2器件的人工突触组织的网络在我们的研究。”

　　聚焦激光和量子传感器

　　“在传统的人工突触装置研究中，会表征单个突触的属性，并将这些突触用作响应函数来模拟神经网络。然而，我们通过激光控制的导电丝实现的动态网络存在于硬件中，与行为非常相似生物神经元，而不依赖半导体电路，”研究人员解释道。

　　研究团队构建了一个高度复杂的实验装置来研究和操纵 VO 2材料中的导电丝。他们首先生长厚度精确控制为 100 纳米的 VO2薄膜。

　　为了深入了解 VO 2材料的行为，该团队使用了基于金刚石氮空位 (NV) 中心的量子传感器，该传感器因其对金刚石晶体内原子缺陷导致的电导率变化异常敏感而闻名。

　　这些传感器在检测 VO 2电特性的变化方面发挥了至关重要的作用。通过操纵 NV 中心，研究人员能够观察导电丝如何形成和控制。他们实验的主要目标是精确控制 VO2装置内导电丝的位置，这些导电丝充当电信号的通路。

　　为了实现这一目标，研究人员使用在 VO 2装置内精确定向的聚焦激光来操纵导电丝的位置。这种控制水平对于调节电信号流至关重要，类似于生物突触的行为。

　　此外，该团队还采用高角度环形暗场扫描透射电子显微镜(STEM)来捕获高分辨率图像并分析VO2材料的结构，从而在纳米尺度上获得有价值的见解。

　　孙教授团队利用基于金刚石NV中心的量子传感器导电纳米线细丝的专业知识，与专注于VO 2 相变和器件应用研究的邹教授团队一起，帮助团队成功实现了图像传导带有基于金刚石NV中心的量子传感器的灯丝通过检测电流分布。

　　未来的工作

　　研究人员发现，人工突触表现出长期和短期的增强作用，通道可通过电流重新触发，持续两个多小时，并具有因激光加热而导致的瞬态电阻变化。简而言之，人工突触表现出随着时间的推移加强和调整其连接的能力，就像我们大脑的神经网络学习和处理信息的方式一样。

　　谈到这项工作的未来应用，“在当前的演示中，我们建立了一个具有五个人工突触的网络，使用聚焦激光来控制导电丝，”邹教授说。

　　“我们未来的目标是使用多层电极和光场来建立更复杂的神经网络，以实现突触连接。创建调节光强度的反馈机制仍然面临挑战，但我们渴望探索莫特材料的实际应用，”Mott 教授总结道。太阳。

　　更多信息：Ce Feng 等人，用于神经形态计算的可重构 VO2突触电子学的量子成像，科学进展(2023)。