近日，山东大学集成电路学院辛倩教授课题组在全丝网印刷氧化物突触晶体管实现视觉感知方面取得重要进展，相关成果以“Fully screen-printed paper-based ZnO synaptic transistor arrays for visual perception and neuromorphic computing”为题发表在国际知名期刊NPJ Flexible Electronics（中科院一区，IF：12.3）。集成电路学院博士研究生李晓倩为论文第一作者，辛倩教授和南方科技大学宋爱民教授为共同通讯作者。
类脑神经形态芯片是构建下一代人工智能系统的关键基础，其在仿生视觉感知等领域展现出广阔的应用前景。然而，目前多数突触器件依赖复杂的真空工艺，不仅成本高，且难以实现柔性化、大面积制造。相较之下，印刷电子技术凭借其低成本、工艺简便及适用于大面积制备等优势，受到广泛关注。其中，丝网印刷工艺尤其适合大规模、卷对卷生产柔性电子，但高粘度丝印油墨中通常需添加大量的粘结剂和助剂，这容易破坏半导体材料成膜后导电结构的连续性，进而降低其电性能表现。氧化物半导体在丝网印刷技术中具有显著潜力，其导电性主要来源于离域的、各向同性的金属s轨道。这使得即使在存在添加剂和非晶无序结构的情况下，只要半导体颗粒形成连续网络，仍可维持较高的电子迁移率和优良的导电性能。其中，氧化锌（ZnO）因其高稳定性、低成本和持久光电导特性，成为突触晶体管沟道材料的研究热点。然而，目前绝大多数基于ZnO的印刷电子需要经过200~600°C的高温退火转化，已有报道的丝网印刷ZnO薄膜更是需经历500~600°C的高温处理，这在很大程度上限制了其在柔性电子器件中的应用。
针对上述问题，本研究采用富含羟基的乙基纤维素分散的ZnO纳米颗粒作为沟道材料，首次在不超过90℃的温和条件下，通过全丝网印刷技术在纸基衬底成功构建了大面积光电突触晶体管阵列。所研制的器件具备优异的电性能、大面积均匀性和空气稳定性，同时兼具良好的生物降解性和机械柔韧性，为低碳环保电子器件的发展提供了新思路。更重要的是，器件展现出典型的电学和光学突触行为，如配对脉冲的促进与抑制、高通滤波和低通滤波、学习-遗忘-再学习、摩斯电码识别和图像传感等，且所有突触功能均在极低能耗（每次突触事件仅3.7 pJ）下实现。得益于ZnO材料对紫外光的强响应特性，该突触阵列在人工视觉学习与神经形态信息处理领域展现出广阔的应用潜力。基于突触晶体管的信号增强和抑制功能，研究团队还构建了人工神经网络（ANN），进一步验证了其在神经形态计算中的潜在应用价值。
辛倩教授团队长期致力于柔性氧化物半导体及其电子器件的研究探索。本研究得到了国家重点研发计划（2022YFA1405200、2022YFB3603900）、山东省自然科学基金（ZR2020ZD03）以及国家自然科学基金 （62074094）等项目的支持。
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