近日，山东大学集成电路学院与复旦大学微电子学院团队联合攻关，成功构建出一种基于铁电-反铁电协同机制的新型HfZrOx忆阻器件，在低功耗神经形态计算硬件领域取得重要进展。相关成果以“Ferroelectric/Antiferroelectric HfZrOx Artificial Synapses/Neurons for Convolutional Neural Network−Spiking Neural Network Neuromorphic Computing”为题发表在国际权威期刊Nano Letters。山东大学集成电路学院研究生张谨昊，复旦大学微电子学院博士生徐康力为共同第一作者，山东大学集成电路学院孟佳琳研究员、王天宇研究员和复旦大学陈琳教授为论文共同通讯作者。
随着人工智能、边缘计算和类脑计算的迅速发展，传统冯·诺依曼架构下“存储与计算分离”所导致的“内存墙”问题，已成为制约算力效率与能耗优化的核心瓶颈。神经形态计算通过模拟生物神经元和突触的事件驱动式信息处理机制，为打破这一架构壁垒提供了新路径。忆阻器因其多态调控与突触可塑性特征，被广泛视为类脑硬件系统的重要构建单元。然而，现有器件常面临能耗高、状态不稳定等难题。本研究提出一种融合铁电与反铁电特性的混合忆阻器架构，器件在低电压下实现低能耗编程，适配于多种神经网络模型。研究团队进一步基于该器件，构建并验证了其在卷积神经网络（CNN）与脉冲神经网络（SNN）中的应用潜力，展现出良好的识别准确率与神经可塑性表现。
图1 基于HfZrOx的心脏磁共振应用流程
图 2 HfZrOx铁电特性的表征与测试
图 3 基于HfZrOx的神经形态积分发放行为和分类性能
图 4 铁电-反铁电HfZrOx器件在心肌磁共振分类中的应用
本研究提出的忆阻器基于HfxZr1-xO2材料组分比例调控，通过精准设计实现铁电与反铁电效应的协同调控机制，并表现出优异的稳定性与耐久性（>109次循环），适用于大规模类脑硬件部署。研究团队进一步将其应用于心肌磁共振（CMR）图像识别任务中。通过构建融合该忆阻器模型的卷积神经网络和脉冲神经网络架构，在大规模医学图像数据集上开展测试。结果表明，该器件可支撑CMR图像的高精度识别任务，识别准确率达到92.7%，充分验证了其在智能医疗影像处理中的实际应用潜力。
论文信息
Ferroelectric/Antiferroelectric HfZrOx Artificial Synapses/Neurons for Convolutional Neural Network−Spiking Neural Network Neuromorphic Computing
Jinhao Zhang, Kangli Xu, Lin Lu, Chen Lu, Xinchen Tao, Yongkai Liu, Jiajie Yu, Jialin Meng*, David Wei Zhang, Tianyu Wang*, Lin Chen*
原文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.5c02889
作者介绍
陈琳 教授
复旦大学微电子学院
作者介绍：陈琳，复旦大学微电子学院教授，博士生导师，国家重大人才工程“青年学者”。致力于微纳电子工艺和新型半导体功能器件领域研究，取得系列具有国际先进水平的科研成果。已发表高水平论文200余篇，申请发明专利100余项，相关成果在Nature Communications、IEDM、Science Advances、Advanced Materials、Nano Letters、ACS Nano、Advanced Science、Angew. Chem. Int. Ed.、Small、IEEE Electron Device Letters等国际顶尖SCI期刊上发表。所开展的研究工作获得了国家中长期科技重大专项、国家自然基金委、上海市科委项目的资助，并获得上海市青年“科技启明星”、“晨光计划”等人才项目。研究方向：集成电路新原理器件设计与先进CMOS工艺、新型存储器件与存算一体技术、柔性电子器件与可穿戴技术、集成电路先进互连与三维集成技术。
王天宇 研究员
山东大学集成电路学院
作者介绍：王天宇，山东大学集成电路学院研究员，博士生导师，国家集成电路创新中心顾问专家，山东省高层次人才，山东省泰山学者青年专家，山东省优青，国家博新计划。担任The Innovation、Nano-Micro Letters、FlexMat、Chip、SmarBot等期刊青年编委，发表SCI论文100余篇，申请发明专利83项，其中第一/通讯作者论文54篇，包括Nature Communications、Nano Letters、Advanced Materials、Advanced Science、Angew. Chem. Int. Ed.、Applied Physics Reviews、IEEE Electron Device Letters、IEEE Transactions on Electron Devices等领域内权威期刊。研究方向为新型铁电存储器与三维集成、柔性忆阻器件、人工智能技术与类脑芯片。
孟佳琳 研究员
山东大学集成电路学院
作者介绍：孟佳琳，山东大学集成电路学院研究员，博士生导师，入选中国未来女科学家计划、山东省泰山学者青年专家、上海市青年科技英才、齐鲁青年学者。担任国际期刊The Innovation、eScience、Research、Chip、JMST、Information & Functional Materials、Soft Science、Brain-X等10余个期刊青年编委，发表SCI高水平论文100余篇，申请国家发明专利92项，其中以第一作者/通讯作者发表45篇，包括Nature Communications、Advanced Materials、ACS Nano、Nano Letters、Advanced Science、Nano-Micro Letters、Nano Energy、InfoMat、Advanced Electronic Materials、IEEE Electron Device Letters、IEEE Transactions on Electron Devices等领域内顶尖期刊。研究方向为光电感存算一体神经形态器件、新型神经突触忆阻器/晶体管、柔性可穿戴电子与人工视觉系统。
