随着大数据与人工智能时代的到来，电子设备对存储与计算能力提出了更高的要求。传统的冯诺依曼式计算构架存在着存储单元与计算单元分离的问题，极大限制了计算效率与功耗。仿生人工神经形态器件具有大规模并行计算、高效处理、低功耗等优势，可实现类似人脑的计算与信息处理方式，为新型存算一体化构架的建立提供了新的思路。尽管目前的人工神经形态器件的功耗可达到生物功耗级别（10 fJ），实现比生物水平更低的功耗对大规模神经网络的应用具有重要意义。二维过渡金属硫化物由于原子级厚度、超高集成密度、丰富的能带特性、优异的机械性以及独特光电特性，被视为下一代光电、存储和低功耗类脑神经计算架构的重要组成单元。
最近，复旦大学微电子学院科研团队利用二维层状MoS2制备具有光电协同调制功能的可穿戴仿人脑神经形态器件，首次实现可穿戴仿生神经突触器件的aJ级别超低功耗，远低于生物功耗水平，为超低功耗、多端调制的可穿戴式类脑计算器件的应用开辟了新的道路。相关成果以“Ultralow Power Wearable Heterosynapse with Photoelectric Synergistic Modulation”为题发表于Advanced Science 。微电子学院副研究员陈琳、研究员孙清清为文章的通讯作者。
科研团队设计了一种基于柔性二维MoS2的异质突触，成功实现生物体内的长时程可塑性，将长时程增强（LTP）和长时程抑制（LTD）过程中的能耗降低至为18.3aJ/脉冲和28.9aJ/脉冲，为神经形态计算系统提供了一条比人脑更出色的处理信息的途径。通过增加光调制，器件同时实现光、电协同调制，动态控制突触前后端的相关性并实现复杂的多端调制，对于揭示突触之间的协作机制和构建神经网络具有重要意义。
在这项工作中，科研团队演示了基于MoS2的具有光电协同调制的可穿戴的多端人工突触器件，展现出优异的存储特性与超低的功耗。光作为一种潜在的调制信号，可以用来模仿传统的突触可塑性。通过添加额外的光刺激作为调节性突触，光电协同调制可以增强可塑性效果以实现更高阶的相关性，为复杂的生物活动模拟和神经形态计算系统设计开辟了一条新途径。
