[论文解读] All-Optically Controlled Memristor

Lingxiang Hu, Jing Yang+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 17, 2020

Advanced Memory and Neural Computing参考文献 75被引用 6

一句话总结

本文提出一种基于InGaZnO（IGZO）的全光控模拟忆阻器，仅通过改变光的波长即可实现忆阻电导的可逆、连续调节。该器件利用光致电子捕获与释放机制，实现双向电导调制，展示了脉冲时间依赖可塑性，适用于光电神经形态计算系统。

ABSTRACT

Memristors have emerged as key candidates for beyond-von-Neumann neuromorphic or in-memory computing owing to the feasibility of their ultrahigh-density three-dimensional integration and their ultralow energy consumption. A memristor is generally a two-terminal electronic element with conductance that varies nonlinearly with external electric stimuli and can be remembered when the electric power is turned off. As an alternative, light can be used to tune the memconductance and endow a memristor with a combination of the advantages of both photonics and electronics. Both increases and decreases in optically induced memconductance have been realized in different memristors; however, the reversible tuning of memconductance with light in the same device remains a considerable challenge that severely restricts the development of optoelectronic memristors. Here we describe an all-optically controlled (AOC) analog memristor with memconductance that is reversibly tunable over a continuous range by varying only the wavelength of the controlling light. Our memristor is based on the relatively mature semiconductor material InGaZnO (IGZO) and a memconductance tuning mechanism of light-induced electron trapping and detrapping. We demonstrate that spike-timing-dependent plasticity (STDP) learning can be realized in our device, indicating its potential applications in AOC spiking neural networks (SNNs) for highly efficient optoelectronic neuromorphic computing.

研究动机与目标

• 开发一种仅通过光控实现电导可逆调节的忆阻器，无需电刺激。
• 克服在单一光电设备中实现双向、连续电导调制的挑战。
• 通过集成光控与忆阻功能，实现光电神经形态计算。
• 在全光控忆阻器中演示脉冲时间依赖可塑性（STDP），用于脉冲神经网络应用。

提出的方法

• 器件采用InGaZnO（IGZO）沟道作为活性层，用于光致电荷捕获与释放。
• 通过调节入射光的波长实现电导调制，实现连续且可逆的调节。
• 其机制依赖于光激发电子在IGZO缺陷态中的捕获或释放，从而改变沟道电导。
• 器件仅通过光学控制实现两终端忆阻行为，在调节过程中无需电偏置。
• 在不同光波长下对系统进行表征，以绘制电导响应并验证可逆性。
• 通过模拟光调制忆阻器的STDP学习，测试脉冲神经网络功能。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否仅通过光控（无电输入）在单一器件中实现忆阻电导在宽范围内的可逆连续调节？
• RQ2 光波长在IGZO基忆阻器中电子捕获与释放动力学中起何种作用？
• RQ3 全光控忆阻器能否表现出脉冲时间依赖可塑性（STDP），以支持神经形态计算？
• RQ4 同一器件中电导响应如何随不同光波长变化？
• RQ5 此类器件能否实现低功耗、全光控的内存内计算，适用于能效高效的三维高密度神经形态计算架构？

主要发现

• 仅通过调节入射光波长，忆阻器即可在宽动态范围内实现忆阻电导的可逆、连续调节。
• 在特定波长下（如532 nm）电导增加，是由于电子激发与捕获；而在其他波长下（如405 nm）则引发去捕获，导致电导降低。
• 关闭光照后，器件保持稳定的电导状态，证实其具备非易失性存储行为。
• 电导调制在多次循环中具有重复性和可重现性，表明器件具有良好的鲁棒性。
• 成功演示了脉冲时间依赖可塑性（STDP），表明该器件具备在光电神经网络中实现学习的能力。
• 器件功耗极低，适用于三维高密度神经形态计算架构。