二維材料在人工智能中的應(yīng)用＊

朱宏偉

清華大學(xué) 材料學(xué)院，北京 100084

自人類社會(huì)進(jìn)入21世紀(jì)，由于計(jì)算機(jī)算力的提升、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用和算法的突破，以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)取得了重大進(jìn)展。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)極大推進(jìn)了人工智能專用芯片(如模擬大腦功能的神經(jīng)形態(tài)硬件)的飛速發(fā)展。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人、生物醫(yī)學(xué)、能源和環(huán)境等諸多領(lǐng)域得到應(yīng)用。同傳統(tǒng)方法相比，雖然基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行算法更加節(jié)能，但通常是建立在馮·諾依曼架構(gòu)之上的，邏輯運(yùn)算和存儲(chǔ)之間的數(shù)據(jù)傳輸在物理上相互獨(dú)立，導(dǎo)致計(jì)算瓶頸和不必要的功耗。受人腦的邏輯/記憶共位、局部容錯(cuò)性、超連接和并行處理的啟發(fā)，通過(guò)對(duì)神經(jīng)元和突觸進(jìn)行物理模擬而構(gòu)建的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算架構(gòu)可以使功耗大大降低。例如，早期神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的成功應(yīng)用主要?dú)w因于基于傳統(tǒng)電子材料(如互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體)的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1]。

1 二維材料賦能人工智能

低維材料可在化學(xué)組成、缺陷和表/界面等方面實(shí)現(xiàn)原子級(jí)調(diào)控，且具有量子相變、靜電可調(diào)性、可重構(gòu)開(kāi)關(guān)等神經(jīng)形態(tài)功能，通過(guò)共價(jià)功能化和氧化還原等手段可實(shí)現(xiàn)多位態(tài)，為多電極、原位感知和時(shí)空響應(yīng)提供了靈活的實(shí)現(xiàn)方式，為模擬突觸行為奠定了材料基礎(chǔ)[2-3]。對(duì)于半導(dǎo)體溝道材料，由于量子限域效應(yīng)的限制，尺寸很難縮小至5 nm以下。而對(duì)于二維材料，電子受限于二維層狀空間內(nèi)，通過(guò)柵壓可對(duì)其傳輸行為進(jìn)行精確控制。此外，二維材料種類豐富，包括導(dǎo)體(如石墨烯)、半導(dǎo)體(如二硫化鉬)和絕緣體(如六方氧化硼)等，而且借助能帶工程可創(chuàng)制出更多的新功能。二維材料的可堆疊特性(無(wú)表面化學(xué)鍵、弱層間范德瓦耳斯力)便于層層堆疊形成異質(zhì)結(jié)，有效克服了晶格匹配及工藝兼容性的限制，易于獲得具有混合維度的異質(zhì)結(jié)構(gòu)。

二維材料的無(wú)懸鍵晶格和范德瓦耳斯異質(zhì)結(jié)，為下一代計(jì)算(包括矩陣算力提升、晶體管尺寸縮小、高效邏輯門和芯片集成等)提供了解決方案，在低功耗、多功能的憶阻器等神經(jīng)形態(tài)器件的發(fā)展中顯示出巨大的潛力。在器件層面，新型二維材料和范德瓦耳斯異質(zhì)結(jié)推動(dòng)了基于二維憶阻器等突觸器件的發(fā)展(圖1)[4]；在電路層面，大規(guī)模高質(zhì)量制備二維材料異質(zhì)結(jié)對(duì)設(shè)計(jì)復(fù)雜的功能電路至關(guān)重要，有利于實(shí)現(xiàn)基于集成電路的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算；在芯片層面，新型二維材料神經(jīng)形態(tài)計(jì)算體系可將存儲(chǔ)器、神經(jīng)形態(tài)器件和傳感器有機(jī)整合在一起，集成“感知、記憶、推理、反饋”等功能于一體，賦予神經(jīng)形態(tài)芯片高效率、低功耗的信息處理能力。

圖1 基于二維材料的神經(jīng)形態(tài)器件[4]

2 實(shí)現(xiàn)神經(jīng)形態(tài)計(jì)算

神經(jīng)形態(tài)計(jì)算硬件通過(guò)不同類型的神經(jīng)形態(tài)功能器件來(lái)模擬神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和行為，包括三個(gè)不同層次的物理模型：①單個(gè)組件，如人工突觸和神經(jīng)元胞體；②突觸網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)元組合；③學(xué)習(xí)規(guī)則和訓(xùn)練方法。在神經(jīng)形態(tài)模型中，學(xué)習(xí)和記憶過(guò)程依賴于突觸可塑性(即權(quán)重變化ΔW)(圖2)。神經(jīng)元的胞體收集并匯總突觸傳遞過(guò)來(lái)的電壓信號(hào)，達(dá)到閾值后沿著軸突激發(fā)出脈沖，再通過(guò)突觸傳遞給其他神經(jīng)元?？伤苄员硎就挥|將神經(jīng)信號(hào)從一個(gè)神經(jīng)元傳遞到另一個(gè)神經(jīng)元的能力，突觸根據(jù)權(quán)重加強(qiáng)或抑制信號(hào)。以最典型的脈沖時(shí)間依賴可塑性(一種長(zhǎng)時(shí)程可塑性)為例，突觸的連接強(qiáng)度隨前后神經(jīng)元發(fā)放脈沖的間隔(Δt)呈指數(shù)增加或衰減，即長(zhǎng)時(shí)程增強(qiáng)或長(zhǎng)時(shí)程抑制。

圖2 突觸的可塑性

憶阻器的非易失性和連續(xù)變化可用于模擬突觸的可塑性。傳統(tǒng)憶阻器主要基于過(guò)渡金屬氧化物，由“自上而下”的光刻圖案化技術(shù)構(gòu)建。由于器件響應(yīng)強(qiáng)烈依賴于原子尺度缺陷，其功能的可控性有限(如開(kāi)/關(guān)比較低、設(shè)置/復(fù)位操作的功率較高)。因神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中涉及大量設(shè)置/復(fù)位過(guò)程，其高功耗問(wèn)題較為嚴(yán)重。除了功耗外，傳統(tǒng)器件可靠性較差(如活性層中的導(dǎo)電絲在垂直電場(chǎng)下隨機(jī)生長(zhǎng))，極大限制了陣列器件的大規(guī)模應(yīng)用。基于二維材料的憶阻器和離子遷移器件是解決上述問(wèn)題的首選神經(jīng)形態(tài)器件。

目前，二維材料在神經(jīng)形態(tài)器件中的應(yīng)用仍處于探索階段。大多數(shù)基于二維或準(zhǔn)二維材料的憶阻器等突觸器件都依賴于層狀材料中的缺陷或陷阱效應(yīng)，不適合開(kāi)發(fā)高性能器件。另外，模擬神經(jīng)元豐富的動(dòng)態(tài)瞬時(shí)切換以及時(shí)域/頻域數(shù)據(jù)處理，仍需要復(fù)雜的電路設(shè)計(jì)。以往的研究大多集中于單個(gè)器件，如二維鐵電材料具有良好的多疇極化開(kāi)關(guān)能力，可通過(guò)多級(jí)溝道電導(dǎo)來(lái)記錄突觸權(quán)重?；诙S材料功能基元的電路構(gòu)建一直未得到足夠的重視，在一定程度上阻礙了復(fù)雜功能在神經(jīng)形態(tài)計(jì)算中的實(shí)現(xiàn)。神經(jīng)系統(tǒng)中分布著大量由少數(shù)突觸和神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)微電路。某些微電路具有簡(jiǎn)單的連接，以簡(jiǎn)單的方式處理信息，這對(duì)認(rèn)知和推理非常重要。

3 深入生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

對(duì)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深入理解有助于實(shí)現(xiàn)更類腦的神經(jīng)形態(tài)器件。在物理層面，生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元通過(guò)離子輸運(yùn)接收、處理和傳輸信號(hào)。神經(jīng)元胞體由一層類似于二維流體的脂質(zhì)雙層質(zhì)膜包圍。脂質(zhì)雙層的內(nèi)部呈疏水性，對(duì)離子具有選擇滲透性。膜孔通道允許特定的陽(yáng)離子(如Na+、K+和Ca2+)在濃度梯度驅(qū)動(dòng)下跨膜轉(zhuǎn)運(yùn)，由此控制膜電位的變化，是信號(hào)傳輸和高速通信的基礎(chǔ)[5]。離子通道有幾個(gè)關(guān)鍵特征：首先，通道孔徑與離子大小(0.4～0.5 nm)相似；其次，具有可調(diào)控的離子選擇性，膜通道中的功能基團(tuán)(如天冬氨酸和谷氨酸的羧基)可降低離子脫水活化能，增強(qiáng)選擇性；第三，保持孔隙在液相中的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，如賴氨酸的氨基通過(guò)氫鍵與附近的鏈進(jìn)行連接，防止孔結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。近年來(lái)，基于二維多孔結(jié)構(gòu)、三維異質(zhì)復(fù)合材料的選擇性離子傳輸技術(shù)取得了重大進(jìn)展[6]。

傳統(tǒng)晶體管電路可以模擬生物神經(jīng)元的功能(唯象)，但無(wú)法在物理層面進(jìn)行全面模擬，且存儲(chǔ)和信息處理(計(jì)算)的位置不同。憶阻器模擬突觸更適用于存儲(chǔ)而非信息處理，且受限于雙端點(diǎn)電極結(jié)構(gòu)(神經(jīng)元有成百上千個(gè)內(nèi)部連接)。為了更好地模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，二維材料功能基元器件需要具有以下特征：可產(chǎn)生神經(jīng)元復(fù)雜的電壓脈沖；同步進(jìn)行存儲(chǔ)和信息處理，即將憶阻器、離子器件等和晶體管功能集成在同一器件中；可進(jìn)行多端點(diǎn)連接以實(shí)現(xiàn)多級(jí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上，二維材料及其異質(zhì)結(jié)是神經(jīng)形態(tài)器件的首選材料體系，具有原子級(jí)厚度和無(wú)懸鍵平整表面，可與襯底形成范德瓦耳斯界面，在材料生長(zhǎng)/轉(zhuǎn)移時(shí)不受晶格匹配的限制。某些二維材料具有高遷移率，電場(chǎng)驅(qū)動(dòng)載流子擴(kuò)散路徑短，可承受較大的彈性形變。此外，二維材料的大比表面積便于通過(guò)施加應(yīng)變、電場(chǎng)和表面摻雜等方法調(diào)控其性能(光電、鐵電、熱電等)?；诙S材料的神經(jīng)形態(tài)器件，通過(guò)合理設(shè)計(jì)構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)微電路，是實(shí)現(xiàn)復(fù)雜類腦功能的有效手段，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)低功耗、微型化和規(guī)模化集成。