冯·诺依曼计算体系架构因其物理上的“存”“算”分离的物理特征，导致计算效率难以满足未来人工智能对高性能、低功耗并行计算的需求。随着“后摩尔时代”到来，基于非易失性存储器的神经形态计算成为未来可期的并行计算技术之一。高性能人工突触器件是实现高效神经形态计算的关键问题。基于铁电材料的铁电隧道结(FTJ)存储器具有大的开关比、低能耗、电导的连续可调和良好的器件均匀性等优点，是一种潜在的人工电子突触器件。相较于传统的钙钛矿铁电材料薄膜，新型的铁电氧化铪（HfO₂）基材料具有组分简单、厚度薄（≤5 nm）、铁电性优异、与金属氧化物半导体工艺（CMOS）兼容等优点，成为了研究热点。特别的，相较于多晶的铁电氧化铪薄膜，外延生长的掺杂氧化铪基铁电薄膜呈现出更有序的畴结构和更优异的铁电性能，这可能有利于铁电隧道结器件电阻的翻转。然而，外延铁电氧化铪薄膜在人工突触器件中的应用研究，尤其是材料特性与器件性能之间的相关性以及相关的物理机制的研究仍然十分缺乏。

近日，西安交通大学电子科学与工程学院电子陶瓷与器件教育部重点实验室任巍教授和牛刚教授团队研究了一种基于外延的锆掺杂氧化铪(Hf_0.5Zr_0.5O₂，HZO)铁电薄膜的人工突触器件，并在神经形态计算应用中取得验证。研究了HZO薄膜厚度与其铁电特性的关系，经过优化后的外延HZO薄膜具有优异的铁电性能（P_r~25 μC cm^-2）、高达~930 ℃的居里温度和均一的初始极化方向。基于优化后的氧化铪薄膜，研究团队制备了铁电隧道结器件并用于人工电子突触器件模拟。研究表明基于HZO薄膜的铁电隧道结器件具有较高的开关比（>500）、较好的电导调制特性，在线性脉冲序列激励下，在1-250 nS内实现了可靠的电导调制以及较高的器件保持特性（>10⁴s）。得益于HZO薄膜优异的铁电性和均一的铁电畴分布，该器件成功地模拟了突触的基本行为，如长期增强(LTP)、长期抑制(LTD)和脉冲时间依赖性可塑性(STDP)等。在此基础上，该突触器件的人工神经网络仿真显示出93.7%识别精度。这些结果展示了基于外延铁电HZO薄膜的铁电隧道结在人工突触应用中的巨大潜力，为未来的神经形态计算的实现提供了一条新途径。

该成果以“基于具有均匀极化和高居里温度的外延铁电锆掺杂氧化铪薄膜的高性能电子突触器件”(A robust high-performance electronic synapse based on epitaxial ferroelectric Hf_0.5Zr_0.5O₂films with uniform polarization and high Curie temperature)为题发表在《今日应用材料》(Applied Materials Today)上。西安交通大学牛刚教授和任巍教授为该论文的通讯作者，西安交通大学博士生王延昆和王强为论文共同第一作者，西安交通大学机械学院蒋庄德院士为论文共同作者。论文的合作单位还包括柏林工业大学、德国莱布尼茨晶体生长研究所等单位。

图1 锆掺杂氧化铪薄膜的晶体结构

图2 变温X射线衍射结果显示锆掺杂氧化铪薄膜的居里温度约为930℃

图3 不同厚度薄膜的铁电、介电性能和电压驱动下的铁电畴翻转结果

图4 神经元突触结构示意图和对应的器件结构示意图以及器件的电特性测试结果

图5 脉冲刺激下模拟突触长期增强(LTP)、长期抑制(LTD)的结果

图6 基于赫布学习法则的脉冲时间依赖性可塑性(STDP)和基于全连接多层神经网络模拟示意图和相关结果

西安交通大学电信学部电子学院电子陶瓷与器件教育部重点实验室任巍教授、牛刚教授课题组长期从事“后摩尔”功能薄膜与硅的异质集成和非易失性存储器件的研究。近年来在“后摩尔”时代绿色环保的无铅介电、压（铁）电功能薄膜与集成器件方面取得了系列成果，研究论文已经发表于Nat. Commun.、ACS Nano、IEEE Electron. Dev. Lett.、ACS Appl. Mater. Interfaces、Sensor Actuat. B和J. Mater. Chem. C等期刊上。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.apmt.2022.101587.