基于局部活性忆阻振荡器的可控复杂行为与频域信息提取新范式

《National Science Review》：Local active memristive oscillator enables controllable complex behaviours and frequency domain extraction

本研究针对传统局部被动忆阻器难以实现复杂动态调控的问题，通过构建VO2器件的热力学紧凑模型，提出基于信号注入的临界混沌边缘控制方法，成功实现了分频、随机振荡和频率锁定等非线性动态行为。单个器件在语音分类任务中展现出等效两层卷积神经网络的频域特征提取能力，为动态神经形态计算提供了新范式。

　　

在人工智能计算需求爆炸式增长的时代，传统冯·诺依曼架构面临能效瓶颈，而模仿人脑运作机制的神经形态计算被视为破局关键。忆阻器因其存算一体特性成为理想载体，但现有研究多聚焦于局部被动忆阻器，其动态行为局限于衰减振荡或规则振荡，难以支撑生物神经元级别的复杂信息处理能力。自然界中，单个生物神经元可通过膜电位波动实现多模式计算切换，这种动态复杂性正是当前人工神经元所欠缺的。那么，能否让单个物理器件像生物神经元一样产生丰富的动态行为？能否利用物理非线性本身实现高效计算？这项发表于《National Science Review》的研究给出了突破性答案。

研究团队通过构建基于局部活性原理的VO₂热力学紧凑模型，创新性地提出临界混沌边缘调控策略，首次在单个器件上实现了可控的复杂动力学行为，并演示了其卓越的频域信息处理能力。该工作为从局部被动器件向局部活性器件的范式转变提供了关键支撑。

关键技术方法包括：采用脉冲激光沉积技术在c-Al₂O₃衬底上外延生长单晶VO₂薄膜器件；基于局部活性理论建立包含电子电导和热导非线性变换的热力学紧凑模型；通过电流偏置将器件稳定在临界混沌边缘点，并采用电容耦合方式注入控制信号；利用时间虚拟节点技术将单个物理节点的连续响应转化为特征向量，结合多层感知机进行语音分类任务验证。

局部活性忆阻器表征

研究团队制备的平面型VO₂器件在准静态电流扫描中表现出连续负微分电阻区域，通过小波分析观察到频率随偏置电流从1kHz向20kHz迁移的霍普夫分岔现象。不同环境温度下的测试表明，负微分电阻起始电流稳定在0.4mA附近，证实其由非热电子过程主导的绝缘体-金属相变动力学机制。

局部活性忆阻器的热力学分析

创新性地提出基于牛顿冷却定律和一阶相变原理的紧凑模型，通过引入潜热效应常数C准确复现实验观测到的正微分电阻/负微分电阻突变行为。基于Γ₊和Γ_-判据将器件工作区划分为局部被动区、局部活性区和混沌边缘区，相平面分析显示当工作点位于局部活性区时，所有初始状态会收敛于极限环产生持续振荡。

临界混沌边缘的注入控制动力学

在0.8mA(上临界混沌边缘)和0.42mA(下临界混沌边缘)偏置点注入不同频率正弦信号时，器件展现出四类特征响应：2.5-4kHz触发随机脉冲，可用于真随机数生成；4-5kHz实现频率锁定；5-6kHz出现因热涨落放大的随机振荡；高于6kHz时呈现输入频率的整数分频效应。这种频率特异性响应表明器件具备频域信息处理潜力。

混沌边缘振荡器计算在语音识别中的应用

相比需要预处理和大量器件的储层计算，单个临界混沌边缘振荡器可直接对归一化音频信号进行频域特征提取。通过时间虚拟节点技术采样1000个点作为特征向量，结合两层感知机在口语数字分类任务中达到92%准确率，等效于传统方法中两层卷积层的计算效果，功耗仅1.76-1.94mW。小波变换显示输出信号能有效保留原始语音的频域特征，而偏置在正微分电阻区或负微分电阻区的器件分别会出现信号衰减或自振荡淹没问题。

该研究通过理论建模与实验验证相结合，首次系统阐述了局部活性忆阻器在临界混沌边缘点的动态调控机制。其重要意义在于：一是建立了物理非线性与电路动力学的桥梁，提出的热力学紧凑模型为后续器件设计提供理论指导；二是开发出基于简单信号注入的复杂行为调控方法，大幅提升单器件信息处理能力；三是验证了临界混沌边缘计算范式的实际应用价值，在保持毫瓦级功耗的同时实现频域特征提取功能。这项工作不仅推动了从局部被动器件向局部活性器件的范式转变，更为构建具有生物神经元级动态复杂度的下一代神经形态计算系统奠定了坚实基础。