【技术实现步骤摘要】
神经元晶体管及其制备方法
[0001]本专利技术涉及半导体
，特别涉及了一种神经元晶体管及其制备方法。
技术介绍
[0002]大数据与人工智能的发展使得数据存储与计算需求爆炸式增长，对计算机算力提出了很高的要求。目前的冯
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诺伊曼架构的计算机由于存储区与计算区的分离，在传输数据时存在大量延迟与功耗。神经形态计算通过模拟大脑分布和并行的工作方式，实现存算一体化，能更好地处理大数据与人工智能领域的问题。
[0003]神经元和突触是大脑存储与计算处理信息的基本单元，利用器件模拟突触与神经元功能是实现神经形态计算的基础。生物神经元由细胞胞体和连接到其上的树突和轴突组成，其中，树突接受刺激信号，并传送给胞体。胞体整合输入信号，当膜电位达到阈值点，神经元就变为兴奋状态，并从轴突传出信号。两个神经元的树突和轴突之间以突触的方式连接，突触的权重可调，代表了两个神经元的之间的连接强度。
[0004]目前为止，通过单个器件模拟神经元功能的研究还比较少。大多数研究是通过复杂的外围电路结合突触器件阵列，实现神
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种神经元晶体管，包括：衬底，所述衬底形成有沟道区、源区和漏区，所述源区和所述漏区分别设置在所述沟道区的两端；分别形成在所述源区和所述漏区上的源电极和漏电极；第一栅介质层，覆盖在所述沟道区上；多个相变内栅，设置在所述第一栅介质层上，每个所述相变内栅适用于用做记忆电阻并与所述沟道区之间形成内栅电容，以在输入电压脉冲信号的调控下模拟所述神经元晶体管的突触，调节输入电压脉冲信号的权重；第二栅介质层，覆盖在所述第一栅介质层和所述相变内栅上，所述第二栅介质层在所述相变内栅上形成有多个内栅接触孔和外栅接触孔；多个内栅电极，设置在所述第二介质层上，通过所述内栅接触孔与所述相变内栅相连接，以接受输入电压脉冲信号，所述多个内栅电极协同控制沟道电流作为输出信号，实现神经元的加权计算功能；金属外栅，用于覆盖在所述第二栅介质层，通过所述外栅接触孔与所述相变内栅相连，以与所述相变内栅协作形成电阻
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电容并联结构。2.根据权利要求1所述的神经元晶体管，其中，所述源区、漏区和沟道区的掺杂类型为N型或P型；其中，当所述源区、漏区的掺杂类型和所述沟道区的掺杂类型和掺杂浓度相同时，所述神经元晶体管为无结型器件；当所述源区、漏区的掺杂类型和所述沟道区的掺杂类型相反，所述神经元晶体管为反型器件；当所述源区、漏区的掺杂类型和所述沟道区的掺杂类型相同，所述源区、漏区的掺杂浓度大于所述沟道区的掺杂浓度时，所述神经元晶体管为积累型器件。3.根据权利要求1所述的神经元晶体管，其中，所述沟道区的结构为平面、鳍型或纳米线结构，其宽度为300～2000nm。4.根据权利要求1所述的神经元晶体管，其中，所述相变内栅的材料为Ge2Sb2Te5、GeTe、SbTe、SiSbTe或GeSb中的任一种，所述相变内栅的厚度为1～20nm，宽度为100～500nm，所述相变内栅为多指结构，间距为100～500nm。5.根据权利要求1所述的神经元晶体管，其中，第一栅介质层和第二栅介质层的...
【专利技术属性】
技术研发人员：葛延栋，韩伟华，陈俊东，张晓迪，郭仰岩，
申请(专利权)人：中国科学院半导体研究所，
类型：发明
国别省市：
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