这项研究介绍了一种基于VOₓ（氧化钒）的阈值开关忆阻器（TSM），该设备能够在不依赖复杂外围电路的情况下，实现双重神经模式的功能。VOₓ忆阻器能够同时充当脉冲编码器和漏电流积分与放电（LIF）神经元，这在神经形态计算中具有重要意义。研究者通过实验验证了该设备在结构相变和电学响应之间的强关联性，并展示了其在硬件实现中的高效率、高频率和低功耗特性。这些成果为开发可扩展的神经形态硬件提供了一个有前景的平台。
### VOₓ材料的特性
VOₓ材料因其非线性热响应、快速且内在的阈值开关特性以及低电压操作而受到广泛关注。该材料在热力学条件下能够发生绝缘体到金属体的相变（IMT），这种相变是由热驱动的，且在加热和冷却过程中具有可逆性。研究者通过X射线衍射（XRD）和X射线光电子能谱（XPS）等手段对VOₓ材料进行了详细表征，证实其具有较高的晶体质量，并且在不同区域的氧化态存在差异。例如，V⁴⁺是主导成分，而V³⁺和V⁵⁺的掺杂则引入了晶格应变，有助于降低相变温度并减少内在滞后效应。
通过高分辨率透射电镜（HRTEM）和纳米束电子衍射（NBED）的分析，研究者进一步确认了VOₓ薄膜的晶体结构和取向。例如，HRTEM图像显示了清晰的晶胞结构，而NBED图案则揭示该材料在不同方向上的晶格排列。这些结果不仅验证了VOₓ薄膜的高结晶质量，还表明其在热驱动下的相变特性与电学行为之间存在密切联系。
### 电气特性和物理机制
VOₓ忆阻器的电气特性主要由其内部的绝缘体到金属体相变所驱动。在施加电压时，材料的电阻会随着温度的变化而变化，呈现出明显的负微分电阻（NDR）行为。这种NDR行为可以分为两个阶段：一个是由Poole-Frenkel机制主导的S型NDR（NDR-1），另一个是由IMT触发的急剧下降（NDR-2）。研究者通过电流-电压（I-V）特性曲线和温度依赖的XRD数据进一步验证了这种行为。
此外，研究者还对忆阻器的开关速度进行了评估。当施加1.5 V的电压脉冲时，忆阻器能够在约70 ns内从关闭状态切换到开启状态，并在约20 ns内恢复到关闭状态。这种快速的开关特性使得该设备能够用于高频脉冲编码，实现高频率的信号处理能力。然而，在长期重复脉冲操作中，由于累积的焦耳热效应，设备的性能可能会出现一定程度的退化，特别是在超过17,000次开关循环后，其开/关电阻比会显著下降。
### 实现脉冲编码器电路
研究者将VOₓ忆阻器集成到一个被动电路中，成功实现了脉冲编码器的功能。在该电路中，VOₓ忆阻器与负载电阻（R_L）串联，并通过示波器监测输出电压（V_out）。当输入电压（V_in）施加到忆阻器时，其寄生电容（C_parasitic）开始充电。一旦V_out超过忆阻器的阈值电压（V_th），设备会切换到低电阻状态（LRS），并产生一个尖锐的输出电流脉冲（I_out），模拟神经元的放电行为。这些脉冲被识别为负电流值，与测量单元的定义有关。
在不同的R_L值下，研究者测试了电路对正向和负向三角波输入电压的响应。结果表明，随着输入电压的增加，输出电流的频率也随之上升；而随着R_L的增大，电流的频率则下降。这说明电路的输出频率可以通过调节输入电压和负载电阻来控制，从而实现对输入信号的编码功能。此外，当输入电压为正弦波时，输出电流的频率也呈现出相应的周期性变化，进一步验证了该电路能够模拟生物神经元的速率编码机制。
### 实现LIF神经元模型
为了实现LIF神经元模型，研究者对VOₓ忆阻器电路进行了进一步优化。当多个快速输入电压脉冲施加时，忆阻器的输出电压（V_out）会动态地增加和减少，模拟神经元膜电位的积分和泄漏行为。一旦V_out达到阈值电压（V_th ≈ 1.2 V），设备会切换到低电阻状态，并产生一个尖锐的电流脉冲，模拟神经元的放电过程。这种行为与生物神经元的膜电位积累和泄漏过程非常相似，其中膜电位在输入信号存在时不断积累，而在输入停止时逐渐衰减。
通过调节输入脉冲的幅度、宽度和间隔，研究者能够精细控制LIF神经元的放电频率。例如，增加脉冲幅度或宽度会加快寄生电容的充电过程，从而缩短时间到首次放电（TTFS）并提高神经元的响应速度。相反，延长脉冲间隔会导致电容的电荷泄漏增加，进而延长TTFS。同时，较大的R_L值会减小输入电流，从而减缓电容的充电过程，进而延迟或抑制放电响应。这些结果表明，该电路能够模拟生物神经元的动态行为，并且在神经形态计算中具有良好的应用前景。
### 空间和时空处理能力
为了进一步验证该电路的空间和时空处理能力，研究者对电路进行了修改，引入了两个独立的输入电阻（R_L1和R_L2），从而形成了两个输入端口。当两个输入端口同时接收到脉冲信号时，神经元会表现出活跃的放电行为，说明该设备能够对来自不同输入端口的信号进行空间求和。而在时间上，当两个输入信号以不同的时间间隔施加时，只有在它们重叠的时期内才会观察到放电现象，这表明该电路能够模拟生物神经元的时空求和行为。
### 能源效率和应用场景
为了评估该电路在人机接口等应用中的适用性，研究者对单位脉冲的能耗进行了计算。结果显示，该电路的能耗可以低至每脉冲约4.7 nJ，这表明其在信号处理方面具有高效性。这种低能耗特性使得VOₓ忆阻器在需要节能的场景中具有优势，如可穿戴生物传感器、实时语音处理和神经形态视觉系统等。
此外，研究者还展示了该设备在不同R_L值下的性能表现，进一步验证了其在神经形态计算中的灵活性和可调性。这些实验结果不仅表明了VOₓ忆阻器在硬件实现中的可行性，还为未来开发更加复杂的神经网络硬件提供了基础。
### 结论
综上所述，这项研究成功开发了一种基于VOₓ的阈值开关忆阻器，该设备能够同时模拟脉冲编码器和LIF神经元的功能。其非线性开关行为由热驱动的绝缘体到金属体相变所主导，而这种相变与电学响应之间的强关联性为神经形态计算提供了一个坚实的基础。通过将该设备集成到被动电路中，实现了高频率的脉冲输出、快速的响应速度和低能耗，这使得其在可扩展的神经形态硬件中具有广阔的应用前景。研究还强调了结构相变动态与神经行为之间的紧密联系，为实现生物启发的计算提供了一条高效且紧凑的路径。这些成果为未来开发多功能神经元设备和构建具有生物真实性的神经网络硬件奠定了基础。
