【摘 要】
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在人工智能飞速发展的大数据时代,神经网络因其能够快速且高能效地处理海量信息而备受关注。利用电子器件模拟生物突触是通过硬件构建神经网络的基础。二维浮栅晶体管具有沟道电导连续可调、开关比大、集成度高、信号传输与学习并行等优势,适用于发展新型人工突触器件,以用于神经网络的硬件加速。对于浮栅晶体管而言,沟道调制有助于阈值电压调控和电荷隧穿势垒的降低,进而利于其功耗及工作电压的降低。基于此,本论文以MoS2
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在人工智能飞速发展的大数据时代,神经网络因其能够快速且高能效地处理海量信息而备受关注。利用电子器件模拟生物突触是通过硬件构建神经网络的基础。二维浮栅晶体管具有沟道电导连续可调、开关比大、集成度高、信号传输与学习并行等优势,适用于发展新型人工突触器件,以用于神经网络的硬件加速。对于浮栅晶体管而言,沟道调制有助于阈值电压调控和电荷隧穿势垒的降低,进而利于其功耗及工作电压的降低。基于此,本论文以MoS2/h-BN/graphene浮栅晶体管为研究对象,利用酞菁锌（ZnPc）对沟道电子的耗尽作用调控晶体管的阈值电压及电荷隧穿,并探究了浮栅晶体管的整流、存储和突触性能,主要研究内容和结果如下:（1）通过ZnPc表面修饰MoS2,耗尽沟道电子,浮栅晶体管阈值电压向正方向移动,使晶体管工作在亚阈值区间,从而获得了负向导通的场效应整流行为。正电压下,电极注入势垒增加到0.45 e V,使关断电流大幅降低,从而提升了整流比。此外,基于良好的界面特性,器件表现出较低的亚阈值摆幅（126 m V/dec）,使器件在±1 V的源漏电压下可获得超过10~6的场效应整流比。进一步,通过改变浮栅电荷来调整负向导通电导,实现了短期和长期可塑性行为,如双脉冲易化（PPF）、脉冲时序依赖可塑性（STDP）等。利用器件特殊的场效应整流特性,模仿了视网膜水平细胞的侧向抑制功能,实现了抑制权重的可塑性变化,获得了不同程度的边缘增强效果。（2）面向异源性突触可塑性,首先探索了浮栅晶体管基于源漏电压脉冲的权重更新方式。ZnPc的修饰使空穴隧穿势垒降低至0.26 e V,从而使器件工作电压降低（～7 V）。进一步地,针对异源调制,探索了背栅对权重更新的影响。背栅调制具有快速擦写（擦:10μs,写:1μs）、高开关比（10~7）以及良好电荷保持（～1000 s）特性。利用背栅对沟道电导的有效调制,实现了长短期记忆以及突触后电流兴奋性与抑制性之间的转变,调制了长时程增强（LTP）的学习速率,在浮栅晶体管中初步实现了异源性突触可塑性行为。
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