III-V族纳米线直径依赖性突触行为在神经形态图像去噪中的应用研究

推荐：本研究针对III-V族纳米线(NWs)表面态对电子器件稳定性和神经形态计算的调控难题，通过对比不同直径GaSb NWs的载流子捕获机制，揭示了直径依赖的突触可塑性差异。研究发现薄NWs因更高表面体积比和Sb-O键密度表现出更强的电学迟滞和光响应突触行为，基于此构建的混合NW场效应晶体管(NWFETs)将图像识别准确率提升至93.9%，为神经形态计算器件设计提供了新思路。

　　

在人工智能和物联网技术飞速发展的今天，传统冯·诺依曼架构的"内存墙"问题日益凸显。受生物神经系统启发的神经形态计算技术，因其存算一体的特性成为突破这一瓶颈的重要方向。其中，模拟生物突触行为的电子器件开发是核心挑战之一。III-V族半导体纳米线(NWs)凭借高迁移率和可调带隙优势，在神经形态器件领域展现出巨大潜力，但其表面态对器件性能的调控机制尚不明确，特别是直径这一关键几何参数的影响缺乏系统研究。

针对这一科学问题，山东大学的研究团队在《Materials Today Electronics》发表了创新性成果。研究采用硫辅助化学气相沉积(CVD)法精准控制GaSb NWs直径（33.2±2.9 nm薄NWs和50.4±1.2 nm厚NWs），通过构建背栅场效应晶体管(NWFETs)，系统比较了电学稳定性与突触行为差异。关键技术包括：Au催化剂厚度调控NWs直径、半导体分析仪表征电学性能、激光脉冲触发光突触行为，以及基于MNIST数据集（Modified National Institute of Standards dataset）的神经形态图像处理验证。

3. 结果与讨论
3.1 电学稳定性特征
XRD证实所有NWs均为纯闪锌矿结构。薄NWFETs表现出更大的阈值电压滞后（9.3±0.7 V vs 4.6±0.9 V）和更显著的偏置应力不稳定性（I_on
下降58.0±3.2% vs 32.5±3.6%），归因于更高的表面态密度。

3.2 电突触行为
在10-25 V栅压脉冲刺激下，薄NWFETs的突触后电流变化(ΔPSC)达75.5±6.3 nA，显著高于厚NWFETs（45.0±8.8 nA）。双指数拟合显示薄NWFETs具有更短的弛豫时间（τ₁
/τ₂
=0.05/1.42 s vs 0.54/4.89 s），且长时程增强(LTP)与抑制(LTD)的对称性更好。

3.3 光突触行为
520 nm激光激发时，薄NWFETs的ΔPSC达103.2±9.9 nA，是厚NWFETs（49.0±5.2 nA）的2.1倍。预加负栅压(-20 V)可诱导空穴捕获，光照后通过浅能级表面态释放实现光响应突触行为。

3.4 神经形态图像去噪
混合使用薄厚NWFETs时，MNIST手写数字识别准确率提升至93.9%，较单独使用薄(92.1%)或厚(84.4%)NWFETs显著提高。噪声背景下，识别准确率改善率最高达58%。

4. 结论
该研究首次阐明GaSb NWs直径通过调控表面态密度影响突触行为的机制：薄NWs因更高Sb-O键密度和表面体积比，表现出更强的载流子捕获能力和突触可塑性。创新性地提出薄厚NWFETs协同使用策略，不仅解决了单一器件性能局限，更为神经形态计算器件设计提供了表面态工程这一新思路。研究成果对开发高性能类脑芯片具有重要指导意义，特别是在复杂环境下的实时图像处理领域展现出独特优势。