2026年1月6日，中國科學院半導體研究所半導體芯片物理與技術全國重點實驗室王麗麗研究員課題組以「Monolithic cell-on-memristor architecture enables wafer-scale integration of oscillatory chemoreceptors for bio-realistic gustatory chips」為題，在Nature Materials發表最新研究成果。團隊提出了一種全新的電池-憶阻器單片集成架構，首次研制了一款多模態仿生味覺傳感芯片用于復制生物的味覺感官，該研究有望為具身智能提供一種通用、可擴展的味覺感知方案。論文的第一作者是該團隊博士后鐘博文，通訊作者是婁正研究員和王麗麗研究員。
用于物理信息神經形態感知的人工振蕩神經元/感受器方面目前已經取得了巨大的研究進展，但是用于化學感知的生物擬真神經元的研究工作仍然有限。這類神經元通過仿生化學感受器或通道在濕件中對多種化學刺激（離子或生物分子）做出尖峰脈沖輸出響應。現有的化學感受振蕩神經元僅通過三種器件類型實現。其中，直到2024年和2022年，才分別報道了基于納米流體通道和有機電化學晶體管（OECT）的兩種化學感知振蕩架構。盡管兩者都展示出了諸如化學介導的尖峰編碼功能、仿生結構等顯著的生物擬真特性，但它們在材料穩定性、用于微型化和集成化的器件制造技術以及系統功耗方面都面臨著相同的重大挑戰。
傳統的化學感知振蕩架構發展相對滯后很多，其依靠離子敏感場效應晶體管（ISFET）進行離子檢測，且需要基于晶體管的輔助電路再對信號進行編碼。盡管這種架構與CMOS技術兼容，但由于其神經元動態范圍有限、結構復雜、需要額外的參考電極、生物相容性差以及缺乏生物現實特征，通常不適用于構建化學感知振蕩神經元。在這方面，一種成熟的與CMOS兼容的非線性器件——憶阻器，提供了一種可行且有前景的替代方案。為了取代傳統的復雜輔助電路，莫特（Mott）憶阻器已被用于化學感知振蕩神經元，以對從ISFET獲得的離子信號進行尖峰編碼。然而，這種憶阻器基系統仍存在以下幾點固有缺陷：（1）額外且不穩定的參比電極端；（2）僅對有限離子種類敏感的受限ISFET類型；3）莫特憶阻器的電流尖峰編碼模式、高功耗與振蕩頻率等非生物擬真特性；（4）兩個平面器件單元之間額外的互連導致的能耗和制造成本增加。因此，設計和構建一種合適的化學感知振蕩架構以實現器件微型化和晶圓級集成一直是一個難以克服的挑戰，需要同時兼具生物擬真的器件特性以及與CMOS兼容技術的制造優勢。
在這項研究中，中國科學院半導體研究所半導體芯片物理與技術全國重點實驗室王麗麗研究員課題組將易失性憶阻器單元與電池單元進行三維集成，開發了直接且有效的化學感知振蕩架構——CoM架構。這是一種具有兩個端口且無需外部能量供給的傳感內處理架構，用于原位地進行神經形態傳感，并將外部化學刺激轉化為內部電尖峰脈沖。基于該架構，結合合理的材料選擇，團隊開發了受離子調制的微尺寸CoM化學感受器，其呈現出生物擬真的雙端器件結構和獨特的振蕩機制。這種器件的具有一系列生物擬真的關鍵性能，包括5 μM至300 mM的超寬離子感知范圍、20至200 mV的電壓振蕩幅值、1至70 Hz的振蕩頻率、持續脈沖行為、僅為1 pJ每尖峰的極低內部能量消耗（實際自驅動），以及高階的隨機脈沖編碼行為。單個CoM器件的總體直徑在人工化學感受振蕩神經元領域達到了前所未有的百微米尺度（150 μm），且仍具有進一步縮小的潛力。
圖1：CoM架構的設計概念與實現
在單片集成的CoM化學感受器中，電池單元與憶阻器單元之間的動態性能匹配是產生電壓振蕩信號的必要條件。理論上，在積分階段，器件中的電池單元就相當于與高阻態的憶阻器單元相連接，此時器件處于近乎斷路狀態，其電池單元的理論輸出電壓必須高于憶阻器的閾值電壓才能為憶阻器充電直到開啟器件。在“發放”階段，電池單元就相當于與低阻態的憶阻器單元相連接，器件處于短路狀態，電池單元通過憶阻器單元放電直到兩端電壓低于憶阻器的保持電壓后器件重新斷路為止。此時，電池的輸出電流/功率不宜過大以至于憶阻器產生非易失行為。這種CoM器件的新型液相振蕩機制實現了對一種二合一且自供電的泄漏積分與觸發（LIF）神經元模型的有效模擬。為了驗證提出的振蕩機制，該團隊通過有限元分析仿真得到了與理論猜想一致的振蕩動力學行為。
基于CMOS兼容制造工藝，實現了CoM器件的晶圓級陣列制備，首次演示了該領域中首個高密度化學感受器陣列芯片，即味覺芯片。陣列中的單器件可以在鹽水溶液的離子刺激下，自發、原位地產生電壓振蕩信號，其振蕩頻率與離子濃度直接相關。性能表征測試表明，陣列上的CoM器件表現出包括亞閾值振蕩、非周期性簇狀放電、全有或無尖峰脈沖以及隨機振蕩等高階神經元動力學行為。
圖2：晶圓級集成芯片上微尺寸CoM器件的神經形態感知特性
該10×10 CoM器件陣列味覺芯片具有動靜態咸味覺圖譜繪制方面的能力。通過利用其具有時空特征的離子調制尖峰脈沖信號，結合像素并行讀出電路與端到端的時空反向傳播脈沖神經網絡（STBP-SNN）算法進行信號讀取和處理，實現了99.4%的咸味程度分類準確率。
論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41563-025-02436-y
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