[發明專利]神經元系統、感光類神經元器件及其制作方法和應用

有效

• 申請號: 201910145981.1
• 申請日: 2019-02-27
• 公開（公告）號: CN111628038B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發明（設計）人: 邵琳;趙建文;崔錚
• 申請（專利權）人: 中國科學院蘇州納米技術與納米仿生研究所
• 主分類號: H01L31/113
• 分類號: H01L31/113;H01L31/18;H01L27/144;H01L27/142
• 代理公司: 深圳市銘粵知識產權代理有限公司 44304
• 代理人: 孫偉峰

本發明公開了一種感光類神經元器件，包括柵極，介電層，源極，漏極以及有源層；介電層設置于所述柵極上，源極和漏極間隔設置于所述介電層上，所述有源層分別與所述源極、所述漏極連接且所述有源層設置于所述源極與所述漏極之間；其中，所述柵極采用輕摻雜的硅片制成；所述柵極用于在受到檢測光照射時產生感應電壓從而使所述源極和所述漏極之間產生感應電流。本發明還公開了一種感光類神經元器件的制作方法。本發明還公開了一種包括上述感光類神經元器件的神經元系統。本發明還公開了一種上述感光類神經元器件的應用。本發明的感光類神經元器件在柵極受到檢測光照射時產生感應電壓從而使源極和漏極之間產生感應電流，從而實現感光類神經元器件的功能，并且結構簡單、低功耗、穩定性高。

技術領域

本發明屬于神經元器件領域，具體地涉及一種感光類神經元器件及其制作方法和應用、神經元系統。

背景技術

在當前大數據時代的發展背景下，數據的產生和傳播速度成指數倍增長，這種變化對計算機處理數據能力的要求越來越高，基于CMOS邏輯門電路和傳統的馮諾依曼構架的計算機芯片的發展已經到了瓶頸，未來將難以滿足大數據信息處理的需求。與之相比，人腦可以同時處理各種復雜的任務，包括學習、記憶、識別、預測的功能，并且效率高和功耗低?，F代超高速計算機很難以同樣的效率完成這些任務。

近幾年來，關于神經元器件和神經網絡系統的構建和模擬，大多在電激勵模擬形式的晶體管或憶阻器結構中實現。但對于電激勵模擬形式的晶體管或憶阻器，其輸入和輸出信號間的耦合系數是固定的，不利于實現復雜的運算功能，也無法直接實現神經元的學習和記憶能力。目前是通過大量沉冗電路實現神經元器件中的學習和記憶能力，導致大量非必要功耗產生，也限制了人工神經元系統的構建。

因此，如何構建集數據采集和信息處理于一體的感光類神經元器件是本領域技術人員亟待解決的技術問題。

發明內容

為解決上述現有技術存在的問題，本發明提供了一種集數據采集和信息處理于一體的類神經元器件及其制作方法和應用、神經元系統。

為了達到上述發明目的，本發明采用了如下的技術方案：

根據本發明的一方面，提供了一種感光類神經元器件，包括柵極，介電層，源極，漏極以及有源層；所述介電層設置于所述柵極上，所述源極和所述漏極間隔設置于所述介電層上，所述有源層分別與所述源極、所述漏極連接且所述有源層設置于所述源極與所述漏極之間；

其中，所述柵極采用輕摻雜的硅片制成；所述柵極用于在受到檢測光照射時產生感應電壓從而使所述源極和所述漏極之間產生感應電流。

進一步地，在檢測光停止照射所述柵極時起的預設時間內，所述感應電流的值不為零或者在檢測光照射所述柵極時起的預設時間內，所述感應電流的值不為零。

進一步地，在檢測光照射所述柵極時，所述感應電流隨所述柵極受到的檢測光的照射次數的增加而增加。

進一步地，所述有源層采用半導體碳納米管和/或氧化物和/或有機半導體材料和/或二維材料制成。

進一步地，所述檢測光的頻率為0.1-100Hz；和/或所述檢測光的光功率大于10uw；和/或所述檢測光的波長小于1310nm。

進一步地，所述輕摻雜的硅片的電阻率為0.1-3000Ω·cm。

進一步地，所述介電層采用氧化鉿 和/或氧化鋁和/或二氧化硅和/或氮化硅制成。

進一步地，所述介電層的厚度為10-100nm。

根據本發明的另一方面，還提供了一種神經元器件的制作方法，

提供一輕摻雜的硅片作為柵極；

在柵極上形成介電層；