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氧化物忆阻器实现BCM学习法则及时空模式识别

2020-05-14

1982年,三位神经科学家Elie Bienenstock、Leon Cooper、Paul Munro共同提出了有关大脑视觉皮层中“神经元选择性”的著名理论,即:BCM学习法则;该理论不但推动了神经科学的进步,而且对类脑人工视觉系统等领域的发展有重要指导意义。离子-电子耦合型忆阻器因结构、功能与大脑突触高度相似,是发展类脑信息器件的理想方案。准确模拟突触的自主认知功能是发展类脑型忆阻器的关键一步。然而,在以往忆阻器上获得的BCM学习法则缺乏“长时可塑性”和“增强抑制效应”,限制了忆阻器的时空模式识别等视觉皮层功能。

针对这一问题,东北师范大学刘益春课题组通过优化材料生长参数,获得了具有丰富亚稳态结构的非晶氧化钨(WOx)半导体薄膜材料;采用界面能带设计和电学性质调控,构建了基于Pt/WOx肖特基势垒调制的二阶忆阻器件;在内/外电场协同作用下,亚稳态氧离子的定向迁移与扩散改变了WOx界面费米能级,实现了肖特基势垒和界面电阻的连续调制;系统研究了氧离子的不同亚稳状态对电阻记忆与弛豫效应的影响。在此基础上,通过在传统Hebbian学习模型中引入第三个竞争因素,提出了将经典的“三脉冲时序依赖可塑性(triplet-STDP)”模型推广至BCM理论的全新模拟方案,首次在忆阻器上成功实现了对BCM学习法则的完整模拟,弥补了传统忆阻体系中缺失的“增强抑制效应”,还原了“频率阈值滑移”特性。进一步,研究组设计了遵循BCM学习法则的忆阻器前馈脉冲神经网络,实现了基于频率的方向选择性以及时空模式识别功能,这与大脑视觉皮层的“神经元选择性”高度相似。同经典的STDP模型相比,BCM学习法则采用脉冲频率编码,与脉冲神经网络更加兼容;因此,在忆阻器上实现BCM等高阶类脑行为,对发展具备时空分辨能力的新型脉冲神经网络有重要意义。

氧化物忆阻器实现BCM学习法则及时空模式识别

相关研究成果于2020年3月20日以“Toward a generalized Bienenstock-Cooper-Munro rule for spatiotemporal learning via triplet-STDP in memristive devices”为题发表在Nature Communications 11, 1510 (2020)上。东北师范大学刘益春教授、徐海阳教授和意大利米兰理工大学Daniele lelmini教授为论文共同通讯作者。

(来源:《半导体学报》微信公众号



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