新型「記憶元件」問世，離類腦計算更近一步

在人工智慧已經炒的沸沸揚揚的當下，計算機已經能夠很好地執行一些模擬人類大腦功能的任務，例如面部識別和語言翻譯等。然而，從本質上來講，計算機本身還是不能像人類大腦一樣運作。

西北大學（Northwestern University）的Mark C.Hersam教授說：「計算機的處理單元和內存單元是相互獨立的，而大腦則是利用神經元實現這兩個功能的。與數字計算機相比，神經網路能實現更複雜的計算，並且能耗要低得多。」

近年來，研究人員一直致力於使計算機的運作更具備神經形態，或者說更「類腦」，從而更高效的執行日益複雜的任務。日前，來自美國西北大學麥考密克工程學院（McCormick School of Engineering）下屬材料科學與工程系的Walter P.Murphy教授 Hersam及其團隊的研究成果使人類更加接近這一目標。

Hersam團隊開發出一種稱為「記憶元件」（memtransistor）的新型器件，同時具備記憶和信息處理兩種功能，能夠像神經元一樣運作。這種「記憶元件」組合了憶阻器（memristor）和晶體管（transistor）的特性，同時還包含了多個運作起來類似神經元末梢的終端。

該研究成果2月22日在線發表於頂級期刊《自然》雜誌上，Hersam教授的博士後Vinod K.Sangwan和Hong-Sub Lee是該論文的共同第一作者。該研究獲得了美國國家標準技術研究所（National Institute of Standards and Technology， NIST）和國家科學基金會（National Science Foundation， NSF）的支持。

這種「記憶元件」是基於該團隊2015年發表的研究成果實現的。在2015年的研究中，Hersam、Sangwan及其合作者利用單層二硫化鉬（MoS2）開發出一個三終端、門可控的憶阻器，能夠實現快速、可靠的數字記憶存儲功能。

憶阻器（memristor）是「記憶電阻」（memory resistor）的縮寫，是一種被動電子元件。如同電阻器，憶阻器能產生並維持一股安全的電流通過某個器件。但是與電阻器不同的地方在於，憶阻器可以在關掉電源後，仍能「記憶」先前通過的電荷量。典型的憶阻器是雙端電子器件，只能控制一個電壓通道。Hersam團隊將憶阻器提升為三端設備，從而為憶阻器在更複雜的電子電路系統中的應用（如神經形態計算）提供了可能性。

為了進一步研發「記憶元件」，Hersam團隊再次使用了原子層厚度的MoS2材料，並且具備輪廓清晰的晶界，因為這將影響電流的流動。與木材中纖維排列的方式相似，原子在材料中排列成有序的結構域，稱為「晶粒」（grains）。當外加較大電壓時，材料的晶界將促使原子產生運動，從而引起電阻的變化。

「因為MoS2隻有原子層厚度，所以很容易受到外加電場的影響，」Hersam解釋說。「這個性質使我們能製造出晶體管。而憶阻器的特性則來自於材料中的缺陷是相對可移動的，尤其是在晶界存在的情況下。」

不同於先前使用單片MoS2的憶阻器，Hersam的團隊此次研製的「記憶元件」所使用的是一大片連續的多晶MoS2薄膜，該薄膜由大量較小的MoS2晶片所組成。這使得研究小組能夠將該新型器件從一小片擴大到整個晶圓上的批量化生產。

「只要這種器件的長度大於單個晶粒的尺寸，就能保證整個晶圓上的器件都包含有晶界，」Hersam說。「因此，我們可以在大量的此類陣列化器件中看到可重複、可門控的憶阻響應。」

在製造出排佈於整個晶圓的大量「記憶元件」之後，Hersam團隊又添加了額外的電接觸點。典型的晶體管以及Hersam之前開發的憶阻器各有三個終端，而在最新發表的論文中，Hersam團隊實現了具備七個終端的器件，其中的一個終端控制著其他六個終端之間的電流。

「這種設計更類似於大腦中的神經元，」Hersam說，「因為在大腦中，通常一個神經元並不是只與另一個神經元相連。相反，一個神經元會連接到多個其他神經元以形成一個網路。我們開發的器件結構就允許多個觸點，這類似於神經元中的多個突觸。「

接下來，Hersam及其團隊正在努力使這種「記憶元件」變得更快更小。Hersam還計劃繼續擴大該器件的產率以實現大批量化製造的目的。

他說：「我們認為這種記憶元件有望成為新型神經形態計算的基本電路元件。然而，製造10億個這樣的元件，與製造幾十個這樣的元件是大大不同的，我們目前還是基於傳統的晶體管技術來實現的。到目前為止，我們還沒有預見任何妨礙我們的方法進一步擴大量產的根本性障礙。」

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