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国家新型显示技术创新中心Micro-LED显示创新平台牵头单位福州大学郭太良团队陈惠鹏课题组以“Self-powered High-sensitivity All-in-one Vertical Tribo-transistor device for Multi-sensing-memory-computing”（集感-存-算于一体的自供能高灵敏度垂直摩擦晶体管）为题的研究论文在《Nature Communications》期刊上在线发表。

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1、研究背景：

随着人工智能应用的兴起和物联网的快速发展，拥有具有时效性的传感信息采集、节能的数据记忆和处理能力的终端电子系统是必不可少的。然而，传统的芯片对于信号的感知、存储和计算等均是独立且分离的单元，不仅限制了数据的传输和移动同时还导致较低的计算效率和较高的功耗。随着存算一体器件的研究，该器件可以通过器件本身或者其他物理机制同时实现存储和计算的功能。因此，研制一个能够高效感知、处理和计算功能的集感-存-算于一体的器件可以极大的简化传输过程，提高器件集成度和工作效率。此外，当前环境中存在多种物理变化，所以感-存-算一体系统能够集成多种外部信息是有效感知另一基础。然而多感-存-算系统往往需要多个感觉感受器（比如触觉、视觉和听觉等）和处理单元来保持多路信号的产生和有效处理。增加的感觉感受器和处理单元必将进一步降低工作速度并导致不同处理单元间的传输速度的不匹配，这将进一步限制信号的转换速度并增大功耗。因此，研究并制备集多感-存-算功能于一体的单个器件可以很好的解决上述挑战，并能有效地提高当前终端电子设备的感知效率。

值得注意的是，摩擦纳米发电机（TENG）作为一个能量收集器件能够将不同形式的能量转换成电能，该天然优势促使其成为多感知感受器的能量供给器件。同时，垂直有机场效应晶体管（OFET）拥有垂直堆叠的栅极/源极/漏极三电极、超短沟道、较小的亚阈值摆幅、较高的工作频率和较好的机械稳定性，这些优势确保OFET可以作为存-算一体应用的器件。此外，集成两个垂直堆叠的OFET和TENG可以实现单个器件拥有多感-存-算的功能。

2、文章概述：

课题组研制了基于TENG和OFET的垂直摩擦晶体管（VTT）器件，该器件拥有多感-存-算于一体的功能并且可以实现多感觉整合。VTT器件结构为简单封OFET结构且没有任何冗余层，其中MXenes不仅作为TENG的上电极也作为晶体管的网状源极和多感觉器件的光收集层。该器件通过静电感应和摩擦起电来调控离子迁移和肖特基势垒，因此摩擦起电的感觉信息可以通过源漏电流实现自供能的放大作用，其灵敏度相对于单个TENG作用下提高了711倍。同时，器件实现了多感知信号的处理功能和多模态情绪识别。这项工作为下一代高性能的感-存-算人工智能系统和人机交互应用提供了可能性。

3、图文导读：

图1：多感-存-算系统原理图，VTT器件结构及其形貌特征。a生物的多感-存-算系统。感觉感受器收集感觉数据，并将数据传输到人脑进行进一步的记忆和计算。b-d分别是TENG、OFET和VTT的结构示意图。e MXenes网状源极的SEM图像。f MXenes网状源极的TEM图像。g MXenes网状源极的高分辨率TEM图像。

图2 TENG和VTT的电输出和传感特性。a VTT器件的等效电路。b TENG输出电压随距离变化。c外部栅压调控VTT的SS。d和e TENG驱动VTT工作时的转移曲线和输出曲线。f和g不同距离下单个TENG和VTT工作下的触觉灵敏度。h和i不同声压下单个TENG和VTT工作下的听觉灵敏度。

图3 VTT器件的工作机理。a当栅极与离子凝胶层接触时源极/有源层/漏极的电荷分布。b栅极与离子凝胶层接触时源极/有源层/漏极各层对应能带图。c栅极与离子凝胶层分离时源极/有源层/漏极的电荷分布。d栅极与离子凝胶层分离时源极/有源层/漏极各层对应能带图。e栅极与离子凝胶层分离后源极/有源层/漏极的电荷分布。f栅极与离子凝胶层分离后源极/有源层/漏极各层对应能带图。g-i三种不同状态下VTT的电场分布。j-l MXenes电极上的电位分布。

图4 多感-存-算模型与上丘模拟。a环境的外部刺激和传统的感知-记忆-计算模块，该模块由电源单元、受体单元、初步处理单元和处理单元组成。b VTT等效多感-存-算模型，以及相应的单感-存-算和多感-存-算的互相关函数。c不同刺激下的EPSC，可以通过互相关函数很好地拟合。d外部感应脉冲增加时A、B的变化(单声脉冲、光脉冲、声音+光脉冲)。e模拟上丘下随着刺激距离的变化，单感觉刺激和多感觉刺激下的不同强度变化。f 随着刺激距离的变化超加性、加性和次加性下的变化特性。

图5 多模态情绪识别系统。a识别六种情绪(愤怒、恐惧、厌恶、快乐、惊讶、悲伤)的多模态情绪识别系统原理图，其中识别过程包括信息融合、特征提取、数据分类、情绪识别。b从数据库中提取图片，不含声音信息，用于情绪识别。c单一视觉模型对不同情绪的识别精度。d从数据库中提取声音，不含视觉信息，用于情绪识别。e单一听觉模型对不同情绪的识别准确率。f多模态情绪识别系统对不同情绪的识别精度。g多模态情绪识别系统在不同信号下的识别精度。

4、结论：

综上所述，文章通过实验制备了一种多感-存-算一体器件，该器件将TENG和VOFET集成在具有VOFET结构的单个器件中。与单个TENG器件相比，由于VTT具有较好的SS和较高的电流密度，传感灵敏度显著提高。同时，除了触觉和听觉，MXenes电极的独特优势和光敏性能促使器件模拟视觉感知。通过计算互关联函数，证明了多感知之间的存储和计算，并利用VTT的多感知集成特性，模拟了上丘系统和人工刺激-反应系统。最后，基于VTT实现了多模态情绪识别系统，通过数据级模型融合，实现了94.05%的情绪识别准确率。这项概念验证工作在单个设备中实现了触觉/听觉/视觉感知-记忆-计算，减少了传感器、内存和计算单元之间的数据移动，并为大脑启发的计算模式铺平了道路。

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