66、有机忆阻器件：从原理到神经形态应用的探索

有机忆阻器件：从原理到神经形态应用的探索

1. 忆阻器件在多层人工神经网络中的应用

忆阻器件在多层人工神经网络硬件实现方面展现出了巨大潜力。通过构建双层系统，为实现多层感知器铺平了道路，能够依据异或（XOR）逻辑函数进行线性不可分分类。

在学习过程中，权重调整是关键步骤。每个权重由两个忆阻器件调节，学习过程持续进行直到收敛。学习前后的输出信号、权重值变化以及特征平面划分都有明显差异。例如，图中展示了学习过程中XOR逻辑函数在首次和最后一次迭代的结果，以及学习后权重值的变化。权重经过调整，使得在特征空间中两个输出类别能够被两个平面分隔开来。

这种方法虽然不能直接扩展到更大的人工神经网络和其他机器学习算法，但为处理更复杂和数据密集型任务提供了新的思路。

2. 忆阻器件光学与电学性质的关系

2.1 光谱测量

利用光纤探头反射计，通过可见光和近红外区域的光学反射光谱实时测量忆阻器件有源区域的氧化还原反应。以聚苯胺为例，绝缘态和导电态的光谱分别对应于白翠绿亚胺和翠绿亚胺盐形式，而原始样品的光谱对应于翠绿亚胺碱。不同状态下的聚苯胺呈现出明显不同的颜色，绝缘态为典型的浅黄色，导电态为绿色。

2.2 光谱成像技术

为了获得电阻状态转移的定量信息，采用了光谱成像技术。该技术不仅可以可视化单个器件的状态转变，还能对由众多离散器件或不同材料组成的复杂介质进行大面积成像。

光学系统的工作原理如下：
1. 透镜将表面图像聚焦到光谱仪的输入狭缝平面。
2. 只有与狭缝共轭的光带进入光谱仪。
3. 光被光谱仪分散并聚焦到相机传感器所在平面。