基于ZnO忆阻器的神经突触仿生电子器件

潘若冰^1,2，胡丽娟¹，曹鸿涛²，竺立强²，李俊²，李康²，梁凌燕²，张洪亮²，高俊华²，诸葛飞²

1. 上海大学材料科学与工程学院2. 中国科学院宁波材料技术与工程研究所

摘 要：本文采用ZnO忆阻器模拟了生物神经突触的记忆和学习功能。ZnO突触器件表现出典型的随时间指数衰减的突触后兴奋电流（EPSC）,以及EPSC的双脉冲增强行为。在此基础上,实现了学习-遗忘-再学习的经验式学习行为,以及四种不同种类的电脉冲时刻依赖可塑性学习规则。ZnO突触器件实现了超低能耗操作,单次突触行为能耗最低为1.6pJ,表明其可以用来构筑未来的人工神经网络硬件系统,最终开发出与人脑结构类似的认知型计算机以及类人机器人。

关键词：忆阻器;神经突触器件;人工神经网络;ZnO;