用于尖峰神经网络的磁场驱动的人工神经元及其制备方法技术

本发明专利技术公开了属于人工神经元器件技术领域，特别涉及用于尖峰神经网络的磁场驱动的人工神经元及其制备方法。所述人工神经元包括依次串联的第一电极、第一信号通道、电阻元件、第二信号通道以及第二电极和电压输出通道；第一电极和第二电极上施加大小相同极性相反的外加电压；第二电流型负微分电阻元件被施加外加磁场作为人工神经元的输入；电压输出通道作为人工神经元的输出，实现全/无尖峰脉冲和多种周期性尖峰脉冲。该人工神经元利用磁场驱动，避免了人工神经元级联时的电学接触，可降低电信号间的干扰，无需阻抗匹配，省去阻抗匹配的电路，节约电子元件，有利于小型化，并提高器件的扇出能力。的扇出能力。的扇出能力。

【技术实现步骤摘要】
用于尖峰神经网络的磁场驱动的人工神经元及其制备方法


[0001]本专利技术属于人工神经元器件
，特别涉及用于尖峰神经网络的磁场驱动的人工神经元及其制备方法。

技术介绍

[0002]能够模拟产生像生物神经元一样的全或无尖峰脉冲和多种周期性尖峰脉冲的人工器件称为人工神经元。人工神经元的研究始自Hodgkin
‑
Huxley模型提出不久后的上世纪60年代，来自日本东京大学和日立公司的科学家尝试以江崎二极管为核心，利用江崎二极管的电压控负微分电阻(NDR)效应，配合以多个电感、电容和电阻实现了尖峰脉冲的产生。2012年Pickett et al在Nature Materials上发表工作，利用莫特忆阻器，配合以电容和电阻，制成了一种新型的可扩展的人工神经元，相比于以江崎二极管为核心的器件，这种人工神经元器件不需要电感，莫特忆阻器的尺寸也可以做得很小(100nm左右)，大大提高了器件的可集成性。2016年Tuma et al在Nature Nanotechnology发表工作，以掺杂的Ge2Sb2Te5相变材料为核心，制备出了另一种新型的人工神经元。这种器件不需要电容的配合也能实现尖峰形成，可以在纳秒尺度下完成人工神经元的时间积分。还有一类以栅控的MoS2器件为基础的人工神经元,例如采用双栅极结构的人工神经元器件，它的两个栅极可以分别控制离子迁移和电子迁移。施加不同的信号，这种MoS2器件就可以表现为神经元、突触或n型MOSFET。
[0003]但是目前所有已有的人工神经元器件都是利用电信号驱动的器件，为了实现级联一般需要额外的电子元件来实现器件间的阻抗匹配。在级联过程中电信号可能会出现相互干扰。因此亟需一种能够避免器件间的直接连接，避免器件直接级联中电信号的相互干扰的人工神经元器件。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种用于尖峰神经网络的磁场驱动的人工神经元，其特征在于，所述人工神经元包括：
[0005]依次串联的第一电极、第一信号通道、电阻元件、第二信号通道以及第二电极和电压输出通道；所述电压输出通道位于第一信号通道与电阻元件之间
[0006]第一信号通道由第一电流型负微分电阻元件和第一电容元件并联组成；
[0007]第二信号通道由第二电流型负微分电阻元件和第二电容元件并联组成；
[0008]第一电流型负微分电阻元件和第二电流型负微分电阻元件在施加不同磁场后，其伏安特性曲线能够发生改变；
[0009]第一电极和第二电极上施加大小相同极性相反的外加电压；
[0010]第二电流型负微分电阻元件被施加外加磁场作为人工神经元的输入；
[0011]电压输出通道作为人工神经元的输出，实现全/无尖峰脉冲和多种周期性尖峰脉冲。
[0012]所述电流型负微分电阻元件包括基底以及在基底上间隔设置的第一双层膜和第二双层膜；
[0013]所述第一双层膜为依次层叠设置在基底上的第一电介质膜和第一电极膜；
[0014]所述第二双层膜为依次层叠设置在基底上的第二电介质膜和第二电极膜。
[0015]所述基底为接近本征的硅基底，所述硅基底为n型掺杂或p型掺杂，所述基底的电阻率大于等于1000Ω
·
cm。
[0016]所述第一双层膜和第二双层膜的间隔大于等于100nm且小于等于100μm。
[0017]所述第一电极膜和第二电极膜选用活性金属材料或惰性金属材料；所述活性金属材料为银或铜，所述惰性金属材料为铂或金。
[0018]所述第一电介质膜和第二电介质膜为具有氧离子缺陷的氧化物薄膜，所述具有氧离子缺陷的氧化物薄膜的厚度大于等于5nm且小于等于50nm；
[0019]所述具有氧离子缺陷的氧化物薄膜为氧化硅薄膜或氧化铪薄膜。
[0020]本专利技术还公开一种用于尖峰神经网络的磁场驱动的人工神经元的制备方法，其特征在于，包括如下步骤：
[0021]将第一电流型负微分电阻元件和第一电容元件并联，构成第一信号通道；
[0022]将第二电流型负微分电阻元件和第二电容元件并联，构成第二信号通道；
[0023]依次将第一电极、第一信号通道、电压输出通道、电阻元件、第二信号通道以及第二电极串联，构成用于尖峰神经网络的磁场驱动的人工神经元。
[0024]所述第一电流型负微分电阻元件和第二电流型负微分电阻元件的制作步骤为：
[0025]S1：在基底表面制备预置图形的电介质薄膜，所述预置图形的电介质薄膜形成间隔设置的第一电介质膜和第二电介质膜；
[0026]S2：在电介质薄膜上制备预置图形的电极薄膜，所述预置图形的电极薄膜形成间隔设置的第一电极膜和第二电极膜；
[0027]所述第一电介质膜和第一电极膜组合构成第一双层膜；所述第二电介质膜和第二电极膜组合构成第二双层膜；所述第一双层膜和第二双层膜在基底上间隔设置。
[0028]所述S1中电介质薄膜的制备方法为：
[0029]S11：通过紫外光刻技术或电子束光刻技术在基底表面预置图形；
[0030]S12：采用射频磁控溅射生长电介质薄膜；
[0031]S13：去胶剥离，完成电介质薄膜的制备；
[0032]所述S2中电极薄膜的制备方法为：
[0033]S21：通过紫外光刻技术或电子束光刻技术在电介质薄膜表面预置图形；
[0034]S22：采用直流磁控溅射生长电极薄膜；
[0035]S23：去胶剥离，完成电极薄膜的制备。
[0036]本专利技术的有益效果在于：
[0037]针对电信号驱动的人工神经元的上述问题，本专利技术提出采用磁场(磁信号)驱动的方式，采用将上一个神经元所产生的电信号转化为磁信号的方式来激发下一个神经元，以产生电信号的尖峰。磁场驱动的人工神经元器件能够避免器件间的直接连接，避免人工神经元级联时的电学接触，避免器件直接级联中电信号的相互干扰，无需器件间的阻抗匹配，省去阻抗匹配的电路，节约所需的电子元件，器件更简单，有利于小型化。同时，利用磁场也
提高了器件的扇出能力。
附图说明
[0038]图1为本专利技术公开的用于尖峰神经网络的磁场驱动的人工神经元结构示意图；
[0039]图2为电流型负微分电阻元件结构正视示意图；
[0040]图3为电流型负微分电阻元件结构俯视示意图；
[0041]图4为本专利技术实施例1中施加超过阈值或低于阈值外加磁场下，人工神经元产生的相应信号示意图；
[0042]图5为本专利技术实施例1中施加超过阈值的外加磁场时，人工神经元产生的尖峰信号示意图；
[0043]图6为本专利技术实施例2中施加超过阈值的外加磁场时，人工神经元产生的尖峰信号示意图；
[0044]图7为本专利技术实施例3中施加超过阈值的外加磁场时，人工神经元产生的尖峰信号示意图；
[0045]图8为本专利技术实施例4中施加超过阈值的外加磁场时，人工神经元产生的尖峰信号示意图。
具体实施方式本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于尖峰神经网络的磁场驱动的人工神经元，其特征在于，所述人工神经元包括：依次串联的第一电极(107)、第一信号通道、电阻元件(105)、第二信号通道以及第二电极(108)和电压输出通道(106)；所述电压输出通道(106)位于第一信号通道与电阻元件(105)之间；第一信号通道由第一电流型负微分电阻元件(101)和第一电容元件(103)并联组成；第二信号通道由第二电流型负微分电阻元件(102)和第二电容元件(104)并联组成；第一电流型负微分电阻元件(101)和第二电流型负微分电阻元件(102)在施加不同磁场后，其伏安特性曲线能够发生改变；第一电极(107)和第二电极(108)上施加大小相同极性相反的外加电压；第二电流型负微分电阻元件(102)被施加外加磁场作为人工神经元(100)的输入；电压输出通道(106)作为人工神经元(100)的输出，实现全/无尖峰脉冲和多种周期性尖峰脉冲。2.根据权利要求1所述的用于尖峰神经网络的磁场驱动的人工神经元，其特征在于，所述电流型负微分电阻元件包括基底(201)以及在基底上间隔设置的第一双层膜和第二双层膜；所述第一双层膜为依次层叠设置在基底(201)上的第一电介质膜(204)和第一电极膜(205)；所述第二双层膜为依次层叠设置在基底(201)上的第二电介质膜(202)和第二电极膜(203)。3.根据权利要求2所述的用于尖峰神经网络的磁场驱动的人工神经元，其特征在于，所述基底(201)为接近本征的硅基底，所述硅基底为n型掺杂或p型掺杂，所述基底(201)的电阻率大于等于1000Ω
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cm。4.根据权利要求2所述的用于尖峰神经网络的磁场驱动的人工神经元，其特征在于，所述第一双层膜和第二双层膜的间隔大于等于100nm且小于等于100μm。5.根据权利要求2所述的用于尖峰神经网络的磁场驱动的人工神经元，其特征在于，所述第一电极膜(205)和第二电极膜(203)选用活性金属材料或惰性金属材料；所述活性金属材料为银或铜，所述惰性金属材料为铂或金。6.根据权利要求2所述的用于尖峰神经网络的磁场驱动的人工神经元，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：章晓中，牟鸿铭，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：