基于铁电肖特基势垒晶体管的低功耗多功能神经元芯片研究

《IEEE Transactions on Electron Devices》：Demonstration of Low Power and Multifunctional Neurons With Only Two or Five Ferroelectric SBFETs

本刊推荐：为解决神经形态计算中高能耗与硬件复杂度问题，研究人员开展了基于铁电肖特基势垒场效应晶体管（Fe-SBFET）的神经元器件研究。通过优化200纳米栅长器件结构，成功实现单个器件28 fJ/状态的突触功能和仅用2-5个晶体管即可实现整合发放（IF）及泄漏整合发放或爆发（LIFB）神经元功能。该工作为构建高能效神经形态系统提供了创新解决方案，能量消耗低至0.67-2.6 pJ/脉冲，显著优于现有技术。

　　

随着人工智能技术的飞速发展，传统计算架构在处理神经网络任务时面临严峻的能耗挑战。人脑以其极高的能效比完成复杂认知任务，这激发了科研人员对神经形态计算（Neuromorphic Computing, NC）的研究热情。然而，现有的大多数人工突触和神经元设计存在明显局限：或是能耗过高，或是需要复杂的电路结构（如额外电容、电阻等），这不仅增加了硬件成本，也限制了大规模集成的可行性。特别是在模仿生物神经元复杂动态行为（如丘脑神经元的爆发式放电）方面，现有技术往往显得力不从心。

针对这些挑战，来自德国亚琛工业大学和于利希研究中心的研究团队在《IEEE Transactions on Electron Devices》上报道了一项突破性进展。他们利用铁电肖特基势垒场效应晶体管（Ferroelectric Schottky Barrier FET, Fe-SBFET）这一单一器件类型，成功实现了从突触到神经元的全功能神经形态单元。与之前需要长沟道器件且工作电压较高的方案相比，该研究将栅长缩短至200纳米，并优化了栅极堆栈结构，显著降低了能耗，同时实现了更丰富的神经元功能。

研究人员主要采用了三项关键技术方法：首先，在绝缘体上硅（SOI）衬底上制备了具有Hf_0.5Zr_0.5O₂（HZO）/SiN栅极堆栈的Fe-SBFET，通过超薄SiN界面层增强了铁电性；其次，利用电子束光刻和反应离子刻蚀实现了微纳尺度器件的精确加工；最后，通过自对准硅化镍工艺形成源/漏接触，构建了基于2个或5个Fe-SBFET的紧凑型神经元电路。

突触基于单个Fe-SBFET

单个Fe-SBFET展现出优异的突触特性。该器件利用其双极特性，通过施加不同极性的栅极电压脉冲，分别模拟兴奋性和抑制性神经递质的作用。当施加负栅压脉冲时，空穴作为载流子产生兴奋性突触后电流（Excitatory Postsynaptic Current, EPSC）；而正栅压脉冲则使电子作为载流子，产生抑制性反应。研究表明，较高的脉冲幅度会产生较大的EPSC响应，体现了突触权重的可调制性。在连续脉冲刺激下，器件表现出明显的配对脉冲易化（Paired-Pulse Facilitation, PPF）现象，这是短期可塑性的典型特征。此外，器件实现了长期增强（Long-Term Potentiation, LTP）和长期抑制（Long-Term Depression, LTD）功能，能耗低至28 fJ/状态。

IF-Neuron基于两个Fe-SBFETs

研究团队创新性地提出了准反相器（Quasi-Inverter, QIN）电路，仅用两个Fe-SBFET就实现了整合发放（Integrate-and-Fire, IF）神经元功能。该电路通过调节输入电压V_IN，使输出电V_OUT在0.6V至-0.2V范围内切换，电压增益达2.3 V/V。当施加一系列幅度为0.44V的输入脉冲时，输出表现出典型的IF神经元特性：电压按指数规律衰减，时间常数约为1.05毫秒，发放频率为0.81 kHz，能耗仅为0.67 pJ/脉冲。

丘脑神经元基于五个Fe-SBFETs

更为复杂的五晶体管电路实现了类似生物丘脑神经元的功能。该电路由两个反相器和一个传感FET串联而成，无需额外的电容或电阻。双反相器结构提供了显著的电压增益（第一级6 V/V，第二级10 V/V），使传感电流I_SENSE在输入电压V_IN变化时表现出极陡的斜率（17 mV/dec）。当施加长脉冲（3毫秒）时，神经元表现出泄漏整合发放（Leaky Integrate-and-Fire, LIF）特性（紧张模式）；而施加短脉冲（100微秒）时，则出现爆发式发放（Bursting）行为，频率达5.6 kHz，能耗为2.6 pJ/脉冲。这种LIF或爆发（LIFB）功能与生物丘脑神经元高度相似，使其在需要实时感知和决策的应用中具有重要价值。

该研究的核心价值在于首次实现了基于单一器件类型的全功能神经形态单元，从突触到神经元均采用相同的Fe-SBFET技术。与现有技术相比，这一方案在晶体管数量、能耗和功能多样性方面均表现出显著优势。特别是五晶体管电路成功模仿了丘脑神经元的复杂动态特性，为开发具有生物合理性的神经形态系统奠定了基础。器件的小型化（200纳米栅长）和低工作电压（0.44-1.0V）使其更适合大规模集成，为未来高能效神经形态计算硬件的发展指明了方向。这种技术有望在自动驾驶、智能机器人和边缘计算等对实时性和能效要求极高的领域发挥重要作用。