P–n-диоды являются фундаментальными компонентами многих электронных и оптоэлектронных систем. Однако их основные характеристики ограничивают их применение однофункциональными устройствами, а методы расширения функциональности — например, использование устройств с тремя и более полюсами и внедрение новых материалов — могут привести к усложнению аппаратного обеспечения и обработки данных.
В статье, опубликованной в Nature Electronics, исследователи описывают, как решили эту проблему, включив сенсорность, память и обработку в одном устройстве, указывая на возможный путь к более эффективному машинному зрению.
Лаборатория iGaN под руководством профессора Хайдинг Сунь из Школы микроэлектроники Китайского университета науки и технологий (USTC) в сотрудничестве с несколькими организациями разработала многофункциональный полупроводниковый диод со встроенными функциями фоточувствительности, памяти и обработки данных.
Чтобы понять, в чем сложность, нужно взглянуть на основной элемент современных цифровых камер — полупроводниковый p-n-диод. Эти крошечные переходы выполняют роль светочувствительных пикселей в системах визуализации. Однако обычный диод обычно выполняет только одну функцию. Он преобразует свет в электрический сигнал, а полученные данные затем необходимо передавать в отдельные блоки памяти и обработки. Передача данных туда и обратно требует времени, энергии и места на чипе.
Если инженеры хотят добавить к датчику память или вычислительные возможности, им часто приходится встраивать дополнительные электронные компоненты вокруг каждого пикселя. Это усложняет аппаратную часть, занимает ценное пространство и повышает стоимость производства. Исследователи хотели найти способ преодолеть этот однофункциональный предел, не добавляя дополнительных контактов и не усложняя структуру устройства.
Решение было основано на технологии зонной структуры. Вместо того чтобы соединять между собой различные компоненты, ученые изменили внутреннюю структуру самого диода. С помощью молекулярно-лучевой эпитаксии они вырастили вертикальные полупроводниковые нанопроволоки на кремниевой пластине. Получившаяся структура состоит из верхнего слоя нитрида галлия p-типа, среднего слоя нитрида алюминия и нижнего слоя нитрида галлия n-типа (рис. 1а).
Ключевой механизм заключается в среднем слое из нитрида алюминия и галлия. Поскольку у этого материала ширина запрещенной зоны больше, чем у окружающих его слоев, он образует электронный резервуар, который может захватывать и высвобождать электроны, генерируемые падающим светом. Изменяя приложенное напряжение, исследователи смогли управлять накоплением заряда. Это позволяет одному и тому же устройству работать в трех разных режимах (рис. 1b).
При нулевом смещении диод работает как фотодетектор с автономным питанием (рис. 1c). При небольшом постоянном смещении он ведет себя как искусственный фотосинапс и постепенно высвобождает захваченные электроны, что помогает подавлять случайные шумы изображения в режиме реального времени (рис. 1d). С помощью контролируемых импульсов напряжения можно считывать или стирать накопленный заряд, что позволяет использовать устройство в качестве многопозиционного элемента фотопамяти (рис. 1e). Исследователи обнаружили, что устройство может принимать восемь различных электрических состояний. Благодаря переключению между этими тремя режимами работы с помощью регулировки напряжения один и тот же диод может выполнять функции обнаружения в реальном времени, подавления импульсных помех и классификации на компактной платформе (рис. 1f).
Чтобы изучить практический потенциал этой технологии, исследователи создали крестообразную матрицу из таких диодов и применили ее для решения задачи машинного обучения в области обработки изображений. Они использовали эту систему для распознавания изображений одежды, искаженных случайным фоновым шумом. При традиционном подходе сначала делается снимок с шумами, а затем он отправляется на отдельное оборудование для шумоподавления и классификации. В этом же случае диодная матрица выполняла эти функции на той же аппаратной платформе. Она считывала изображение, подавляла фоновый шум, а затем использовала данные из своей памяти для классификации.