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物理所實現光致VO2非易失相變及智能光電傳感應用

儀表研發 2022年05月12日 09:44:13來源:中國科學院物理研究所 16046
摘要近日,該團隊提出了一種基于紫外光輻照/電解質調控VO2非易失相變的新型神經形態光電傳感器,器件展現出良好的線性度、保持特性、硅基兼容性,構建了人工神經網絡并演示了圖像識別等功能。

  【儀表網 儀表研發】傳統的人工智能視覺系統各功能組件在物理上的分離,導致數據訪問的延遲以及相對較高的功耗。人類從外界獲取信息的途徑約80%依賴于視覺,視網膜可以探測到光刺激,且可以進行初步的光信號處理,這種高效的視覺感知和認知學習過程啟發了未來人工視覺系統的發展。在此背景下,集感知、存儲、計算功能于一體的神經形態智能光電傳感器件已成為近年來的前沿研究熱點。

 
  中國科學院物理研究所/北京凝聚態物理國家研究中心光物理重點實驗室研究員金奎娟與中科院院士楊國楨帶領的L03組,致力于激光分子束外延方法制備功能氧化物薄膜、物態調控及器件應用的研究。該課題組副研究員葛琛圍繞新型氧化物光電薄膜和智能光電傳感物理的基本科學問題,探索開展了氧化物神經形態智能光電傳感器件研究(Nano Energy 89, 106439, 2021)。
 
  近日,該團隊提出了一種基于紫外光輻照/電解質調控VO2非易失相變的新型神經形態光電傳感器,器件展現出良好的線性度、保持特性、硅基兼容性,構建了人工神經網絡并演示了圖像識別等功能。
 
  二氧化釩(VO2)是典型的強關聯氧化物,存在多種同分異構相以及氧含量的細微差異導致的豐富VOx相,研究顯示通過電場、光場、壓力場等外場調控可以實現相與相之間轉換。科研團隊采用激光分子束外延方法生長了高質量的VO2/Al2O3薄膜,將其制備成光電晶體管結構并進行光電測試。
 
  研究發現VO2薄膜在紫外光輻照下發生了非易失變化,而在可見光照射下只有瞬態的光電響應。加大紫外光輻照劑量甚至可以誘導VO2非易失相變,由絕緣單斜相向金屬金紅石相轉變。系列表征結果表明,這主要由于紫外光輻照在VO2薄膜中產生了氧空位,而光子能量低于其氧空位激活能的可見光只產生瞬態的光電響應。在復位過程中,基于團隊此前在電解質調控界面離子輸運方向的研究【Adv. Mater. Inaterfaces 2, 1500407 (2015);Adv. Mater. 30, 1801548 (2018);Adv. Mater. 31, 1900379 (2019);Adv. Funct. Mater. 29, 1902702 (2019);Nano Energy 67, 104268 (2020)】,提出了利用電解質門控的方法將氧離子插入到氧缺失薄膜的方案。因此,通紫外光輻照和電解質調控VO2中氧的脫出/嵌入,可以實現對其電導的可逆非易失性調控,進而設計了智能紫外光電傳感器件。
 
  此外,科研團隊在硅晶圓上通過磁控濺射技術生長了大面積VO2薄膜,并將其制備成神經形態傳感器件陣列。研究隨機抽取其中100個器件進行測試,證明了薄膜展現出良好的均勻性。在硅晶圓上生長的VO2薄膜具有與外延生長的VO2薄膜類似的光致非易失相變特性和多態可逆調控特性,證明了該新原理器件具有大規模集成潛力。進一步研究顯示,溝道電流非易失變化與紫外線照射劑量呈現近似線性的關系,這為未來的應用打下了良好基礎。近期,研究證明了VO2在柔性智能光電傳感器件應用的可能性(Adanced Functional Materials)。
 
  研究基于新型的VO2神經形態光電傳感器件構建了人工神經網絡并對標準的MNIST手寫數字圖像進行識別,該神經形態紫外光電傳感器件可以對隨機引入RGB高斯噪聲的圖像進行預處理,并選擇性識別其中包含的紫外信息。對于包含RGB高斯噪聲的圖像,識別準確率僅達到24%。相比之下,利用基于VO2的神經形態光電傳感器對紫外光信息進行預處理后,圖像的識別準確率達到93%,與原始MNIST圖像的識別準確率相同。
 
  本研究將傳統紅外光學材料VO2的應用拓展到紫外智能光電傳感領域,為近傳感器計算/傳感器內計算設計提供了新選擇。相關研究成果以Photo-induced non-volatile VO2 phase transition for neuromorphic ultraviolet sensors為題,發表在《自然-通訊》(Nature Communications)上,并被推薦為Featured Articles。此外,該成果被《自然-電子學》(Nature Electronics)以Vanadium dioxide remembers the light為題做了高亮報道(Research Highlights)。研究工作得到國家重點研發計劃、國家自然科學基金、中科院青年創新促進會等的支持。
 
圖1.紫外光輻照/電解質門控實現了VO2的非易失性可逆調控
 
圖2.硅晶圓上生長的VO2薄膜器件性質
 
圖3.基于VO2的神經形態紫外光電傳感器件構建的人工神經網絡進行圖像識別演示
 

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