客户成果丨华南师范大学《AFM》：MoS2β-Ga2O3MLG异质结构非易失性存储器实现低功耗高精度图像识别

华南师范大学电子科学与工程学院（微电子学院）陈洪宇副研究员团队在非易失性存储器及应用领域取得最新进展。该项研究成果以“Energy-Efficient DUV Light Programming Nonvolatile Memory Based on MoS2/β-Ga2O3/MLG Heterostructures for Neuromorphic Computing”为题发表于《Advanced Functional Materials》期刊。

作为基于大脑启发式计算的关键组件之一，基于存储器件的光电突触正受到越来越多的关注，这是因为它们兼具感知和记忆的功能。然而，其高能耗（较大的编程电压、较高的光功率）以及难以避免太阳辐射的干扰等问题，可能限制了其在人工神经形态系统的应用。在此，本研究提出了一种基于二硫化钼（MoS2）/β相氧化镓（β-Ga2O3）/多层石墨烯的新型光电浮栅存储器。得益于β-Ga2O3独特的光敏介电特性，该器件仅在低编程/擦除电压（±40 V）下就能展现出高达 106 的电流切换比。此外，该器件具有很强的抗干扰能力，仅需 254.4 pJ（0 V栅压）的低功耗就能在日盲区（254 nm）中正常工作。由于短波长处单光子能量较大，每次编程操作所使用的光子数（3.25×108）远少于大多数现有研究中的光子数量。使用这种存储器构建的神经网络模型在图像分类的准确率达到了 91.07%。这些结果表明，基于范德华异质结构构建的节能且抗干扰的光电存储器对于未来的人工视觉神经形态系统而言是可行的。

随着人工智能的发展，对图像识别、自动驾驶、高级监控系统等应用的需求不断增加，这些应用需要高效的存储和计算设备。受人脑启发的神经形态器件因其能集成信息感知、存储和计算功能而备受关注。目前的光电器件，如基于硅的光电器件，虽性能综合，但在特征尺寸缩小到纳米级时会出现问题，如材料缺陷会损害半导体通道，导致功耗高、热管理难、抗干扰能力弱等，限制了其在人工神经系统中的应用。

针对这一问题，华南师范大学陈洪宇副研究员和中国科学院谢修华研究员及其团队制备了基于MoS2/β-Ga2O3/MLG异质结构的浮栅存储器，兼具低功耗、高存储密度、优异的保持稳定性和耐久性等多种优良特性。

图1：人类视觉系统中的生物突触和 FG 存储器的工作过程对比。

图2：MoS2/β-Ga2O3/MLG FG 存储器的原理图和基本特性。

图3: MoS2/β-Ga2O3/MLG FG 存储器的原理图和基本电学存储性能。

本研究通过改变背栅电压范围来调制器件的传输特性，发现器件具有明显的电流开关比，超过106，且具有大的存储窗口比（78.44%）、优异的稳定性（超过103秒）和耐久性（超过1000次编程/擦除周期），编程/擦除电压仅为±40 V。基于存储窗口和浮栅与背栅之间的电容等参数，计算出存储在MLG浮栅中的电荷密度为6.77×1012 cm-2。通过研究不同脉冲宽度和编程/擦除电压下器件的开关比，确定了最佳的脉冲宽度为0.1秒，最佳的编程/擦除电压为±40 V，以实现高开关比和低功耗。

图4：光 FG 存储器的物理机制以及非易失性电/光二维 FG 存储器的比较。

本研究探索了MoS2场效应晶体管和基于MoS2/β-Ga2O3/MLG的浮栅存储器在电脉冲和光子辐照双重影响下的光响应特性，发现β-Ga2O3对254 nm紫外光具有显著的响应，而对可见光响应较弱，可避免可见光的干扰。通过在254 nm光照射下对器件进行编程操作，发现器件能够实现多级存储，且编程操作所需的光子数较少（3.25×108），远小于大多数现有工作。

图5：不同脉冲参数下的突触可塑性测试。

通过施加不同幅度和数量的脉冲，研究器件的突触后电流（PSC）的变化，模拟了生物突触的短期可塑性和长期可塑性，包括成对脉冲易化（PPF）和长期增强/抑制（LTP/LTD）行为。对器件在光电混合调制和纯电调制下的非线性特性进行拟合，并将器件的LTP/LTD电流映射到突触权重，构建了基于VGG-8神经网络模型的图像识别系统，实现了对CIFAR-10数据集图像的高准确率识别，训练过程中的最高分类准确率达到91.07%。

图6：神经形态计算应用的实现。

本研究开发了基于MoS2/β-Ga2O3/MLG的浮栅存储器，具备低功耗、高稳定性和强抗干扰能力，在深紫外光下实现多级存储，电流开关比超106，存储窗口比达78.44%，保持稳定性超103秒，耐久性超1000次编程/擦除周期。其在光电混合调制下展现出突触可塑性，应用于VGG-8神经网络模型时，图像识别准确率高达91.07%，为人工视觉神经形态系统构建提供了高效能、低能耗的新方案。未来，随着制备技术优化与结构创新，该器件有望在神经形态计算和人工智能领域发挥更大作用，推动新一代智能电子设备发展，助力实现更高效、更智能的类脑计算系统。

华南师范大学电子科学与工程学院（微电子学院）硕士生曾江和胡林为文章共同第一作者，华南师范大学陈洪宇副研究员和中国科学院长春光机所谢修华研究员为文章通讯作者。

该工作中通过使用 TuoTuo Technology 的无掩模光刻机完成了器件制备工艺。该项研究得到了广东省科学技术厅及中国国家自然科学基金等项目的资助。

论文链接：

https://doi.org/10.1002/adfm.202508292