近年來，人工智慧演算法的蓬勃發展描繪了無限的應用前景，激勵人們開發一種新型的智慧型硬體，可以像人腦一樣以低功耗、高效能的方式完成抽象學習過程和複雜的計算過程。
突觸器件是實現這種新型硬體所需的半導體元件之一。 以連續可調的方式，它可以收集、儲存和處理模仿生物突觸行為的資料。 與傳統的數字計算方法相比，它可以實現功能更新、能耗更低的模擬計算功能。
與目前相對成熟的突觸器件相比，它在結構上主要由憶阻器和憶阻電晶體組成，以及材料中離子和缺陷的遷移、電荷俘獲、鐵極化調製、相變等。
為了獲得此類器件的核心材料，通常需要化學氣相沉積、濺射、原子層沉積等製備工藝。
由於這些原因，此類裝置不可避免地會遇到一些困難，例如裝置間不一致、隨機性不可控、轉換率低、儲存狀態數量有限等。 只有解決了這些問題，突觸器件才能真正大規模地應用於AI硬體。
基於此，美國亞利桑那大學材料系助理教授閆曉東及其合作者跳出傳統器件製備機制和工藝的侷限，基於新材料體系和物理機制，研發出新一代突觸器件。
圖 |閆曉東（**閆曉東）。
據報道，莫爾超晶格是一種新興的物質體系。 當二維晶格材料以特定角度堆疊在一起時，就會表現出新的物理現象。
近年來，在莫爾超晶格中發現了非常規超導性、軌道磁性、韋格納晶態等新的物理現象，也揭示了莫爾超晶格獨特的電子性質。
然而，這些特性通常是在非常低的液氦溫度下實現的，根本無法在室溫下保持，因此很難將這種豐富的材料系統與實際應用聯絡起來。
直到2020年，美國麻省理工學院（MIT）和波士頓學院的研究人員才發現，HBN雙層石墨烯（BLG）的莫爾超晶格中存在非常規鐵電現象，可以維持到室溫。
隨後，室溫鐵電現象在更多的莫爾超晶格中被發現，這也帶來了莫爾超晶格實際應用的曙光。
在此背景下，閆曉東等從hbn blg mohr超晶格中的非常規鐵電現象出發，實現了室溫下的摩爾紋突觸電晶體。 在複雜場景下，具備AI演算法的實現能力。
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他們發現，由於HBN BLG中存在週期性摩爾紋電位，電子和空穴能夠在莫爾突觸電晶體中以雙重狀態存在，即要麼在溝道中自由移動，要麼被摩爾紋電位束縛。
因此，垂直不對稱的莫爾勢導致載流子在雙態切換中服從一種全新的機制，他們後來將其命名為電子棘輪機制。
棘輪機理由HBN和BLG之間的摩爾紋角決定，摩爾紋角是HBN BLG摩爾紋超晶格在特定拐角處的固有特性，不依賴於在材料中人為引入缺陷、相變、晶界等。
因此，莫爾突觸電晶體的製造和規模只需要保證二維材料在一定角度上精確堆疊，從而可以避免傳統突觸器件的物理機理和製備過程造成的不可控的隨機性和器件間不一致。
在棘輪機構下，柵極電壓掃瞄範圍和掃瞄方向的變化可以控制器件的傳輸特性。 在頂柵極的情況下，該器件的電導連續可調且非易失性，穩定性非常好，因此可以實現多種神經網路演算法。
同時，該器件採用非對稱結構，允許頂柵極和底柵極對器件實現不同的控制效果。 由於兩個門的組合，該裝置表現出很高的可重構性和易操作性，並且基於該裝置的神經網路可以模仿生物神經元在以極其簡單的方式學習時遵循的Bienenstock Cooper Munro模型。
同時，該裝置具有應對外部干擾的自適應功能，有助於增強AI的魯棒性，使AI能夠在惡劣環境下準確執行自動駕駛功能。
事實上，莫爾突觸電晶體不僅是類腦計算的有力工具，還具有超低能耗的特點，單台裝置消耗約20皮瓦，非常有利於實現低能耗超大規模神經網路，因此可以用於可穿戴智慧型裝置、無人機等能耗**有限的場景。
近日，一篇題為“具有室溫神經形態功能的莫爾突觸電晶體”的相關**文章發表在《自然》雜誌上[1]。
閆曉東和麻省理工學院博士生鄭志仁是共同作者，麻省理工學院教授Pablo Jarillo-Herreo，波士頓學院教授馬瓊和西北大學教授Mark Hersam是共同通訊作者。
圖 |相關**（自然）。
同時，《自然》雜誌還發表了題為“2D Materials Ratchet Up Biorealism in Computing”的綜述章節，介紹了該器件的機械創新和卓越效能[2]。
未來，隨著晶圓尺寸2D材料生長技術的進步和機械人輔助2D材料堆疊技術的改進，莫爾突觸電晶體將在量產和陣列方面取得新的突破。
基於莫爾突觸電晶體的神經網路硬體將具有高效能、自適應性強、功耗低等特點，可應用於智慧型可穿戴裝置、無人機、自動駕駛、量子資訊等領域。
未來，閆曉東和他的合作者將結合扭轉電子、類腦計算和人工智慧，探索莫爾超晶格器件在材料和結構上的創新，提高器件效能，降低器件能耗，推動器件的大規模陣列化，以及此類器件在光、電、計算領域的應用。
參考文獻： 1yan, x., zheng, z., sangwan, v.k.et al. moiré synaptic transistor with room-temperature neuromorphic functionality. nature 624, 551–556 (2023).
2.koppens, f. h., aimone, j. b., chance, f. s. (2023). 2d materials ratchet up biorealism in computing.
操作排版：何晨龍。