随着人工智能的蓬勃发展，硬件实现人工神经网络的进程也在不断加快。以忆阻器为核心的人工突触器件已被广泛研究，见诸报道的忆阻器主要基于导电细丝、缺陷等机制，导电沟道形成具有较大的随机性，且均一性难以满足规模化阵列制备要求。近年来，具有电压阈值的铁电器件（包括铁电隧道结和晶体管）逐渐地被视为一种合适的候选器件。然而，它们也常受制于无机铁电固有的集成或环境问题以及传统有机铁电的高矫顽电场与低自发极化的特性。
近日，复旦大学信息科学与工程学院微纳系统中心的胡来归、秦亚杰团队和华东师范大学田博博课题组提出了一种基于可控载流子注入的铁电/半导体界面结构器件（图1），利用表面溶液法制备了高结晶度分子铁电薄膜，并构建了铁电/半导体界面结构，引入了可控的退极化场，首次将分子铁电材料使用于神经突触器件，呈现出固定可控的导电通道，为铁电极化在硬件实现神经形态传感和计算方面的应用提供了一种新的实现机制。由于分子铁电的优良特性和场放大效应，界面电阻可以通过铁电极化对半导体层的调控进行控制，实现了典型的脉冲时序依赖可塑性等突触特征。半导体的引入也赋予了器件光电突触的属性，可在传感器内计算并具有高图像识别精度，为感存算一体的人工视觉系统提供了器件基础。这种界面器件对实现多功能神经形态设备的硬件具有重要的意义。相关成果以“Molecular ferroelectric/semiconductor interfacial memristors for artificial synapses”为题发表于 npj Flexible Electronics ，复旦大学信息学院博士生蔡依辰为该论文的第一作者。
图1 基于分子铁电/半导体界面二端式光电突触器件
该研究提出了一种类突触的二端式光电忆阻器，发现高结晶度的DIPAB分子铁电(MF)薄膜的面内极化，在与其相邻的有机半导体层CuPc内有场放大效应，使作为导电通道的光敏MF/CuPc界面表现出了优异的忆阻器行为。研究发现，这种CuPc/Au界面上的电荷密度受到了注入势垒的调制，而注入势垒又受控于极化后CuPc内的铁电逸散场，即可调控的注入导致了可调控的界面电导率，使器件呈现出类似于突触特征的多级记忆功能。此外，半导体性的CuPc层也使器件具有光电响应和光电突触功能，意味着有可能构建基于铁电极化的感存算一体的人工视觉系统。基于此，该论文建立了基于MF/CuPc器件的光电人工神经网络模型，实现了对光学图像的感知、转换和处理（图2），并具有较高的识别精度。
图2 基于MF/CuPc器件的光电人工神经网络模型用于图像感知、转换和处理。
本工作得到了国家自然科学基金、上海市自然科学基金和复旦大学双一流项目的支持。
