除了几何尺寸缩小之外，在芯片单位面积上封装越来越多的晶体管并维持摩尔定律的关键限制因素是高效的热管理。当强大的晶体管在计算过程中切换状态并且电流通过互连线穿过计算机芯片的不同区域时，就会不断产生热量。大部分热量是通过连接到芯片的散热片（例如金属块）消散的。此外，根据工作温度的不同，还会在各种情况下使用主动冷却，例如风扇和基于液流的冷却。因此，热量通常被认为是高性能计算技术的不良副产品。这引发了一个问题：产生的热量是否可以被利用而不是消散。

VO₂、NbO₂ 等量子材料（通常称为莫特绝缘体）会经历热驱动的绝缘体-金属转变。在临界温度下发生的由此产生的急剧电导变化（例如，纯无应变 VO₂晶体约为 340 K；纯 NbO₂ 晶体约为 1080 K）是新兴电子计算，特别是神经形态电子学所关注的焦点。当用莫特绝缘体制成的设备与电容器并联并受到电偏置时，随着材料分别在绝缘状态和导电状态之间切换，电路产生的电流输出可以在低值和高值之间自振荡。这种振荡类似于生物神经元的周期性动作电位。在生物神经元中，振荡是由于钙钾或相关离子平衡驱动的神经元细胞膜上的时间电压梯度引起的，而这里的振荡是由于焦耳加热导致材料在两个不同的电子相之间切换。在神经形态计算领域，这种基于相变的人工神经元是实现人工智能硬件的基石之一。

2024医疗器械展会Medtec了解到近日，韩国科学技术院Kyung Min Kim、美国桑迪亚国家实验室Suhas Kumar等人不仅仅是简单地提出使用NbO₂的热驱动电导开关作为神经元模拟器，而更高于该概念。研究人员展示了电子设备中内部产生的热量的时间动力学可以被设计为在单个设备内编码信息，并在多个设备上处理信息。

图|一种模拟生物伤害感受器的热辅助神经形态NbOx装置

首先，研究人员在聚酰亚胺（PI）层上制造了Ti/NbO_x/Pt基交叉器件，该聚酰亚胺层可以从玻璃基板上去除，从而形成柔性平台。他们发现，尽管弯曲半径高达10 mm，但这些设备在超过10000次阈值电气开关循环后仍能重复工作。对在PI与Si衬底上制造的NbO_x神经元的开关研究揭示了一个有趣的见解：由于PI（0.12 W m⁻¹ K⁻¹）的热导率远低于Si（130 W m⁻² K⁻²），因此PI上的器件在较低电压下表现出更强的负差阻行为。换言之，捕获的热量局部地增加了开关层的导电性。需要注意的一点是，作者的模拟表明，在切换事件期间，只有不到0.002%的层将温度提高到1000 K以上，而大多数PI衬底保持在330 K，这意味着对周围区域的损坏可以忽略不计。

图|柔性仿生神经元

作者通过构建基于NbO_x的振荡器，证明了九种二阶（在PI和Si衬底上生长的器件）和九种三阶神经元行为（在PI上生长的设备）。作者进一步模仿了“伤害性行为”，这是生物通过产生疼痛来识别有害刺激的一个重要特征。图1显示了生物伤害感受器系统的简单示意图。由于衬底更有效地保持热量，施加多种电刺激导致在比阈值切换标称预期更低的电压下产生输出电流尖峰，这被称为异常性疼痛和痛觉过敏行为。随着刺激之间时间间隔的增加，这种特性慢慢放松，为生物受体提供了一种优雅的类似物。

通过在芯片上放置多个这样的设备，作者随后证明，当相邻的神经元打开并在运行过程中产生热量时，某些神经元细胞可以被激活（即显示振荡）。换言之，电路中的热流有利于在较低电压下开启神经元，并进一步用于解决图优化问题。因此，空间热流能够在特定的时间间隔内计算热产生和扩散的特性。在不一定电连接在一起的电路元件之间具有长程相互作用的能力类似于先前在场驱动离子漂移中注意到的生物神经电路中的远距离作用。

图|刺痛的伤害行为

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虽然用一些神经元设备进行的演示为利用热约束进行信息处理提供了一条有趣的途径，但未来的现实应用仍面临挑战。例如，

1）必须仔细研究热约束对互连可靠性的影响。

2）此外，散热时间尺度必须与神经元电路设计仔细匹配，以仅影响交叉阵列中所需的组件。否则，热效应引起的干扰可能会对电路功能产生负面影响。

3）最后，必须仔细优化开关电压的器件间可变性，以对电路功能进行预测性建模，从而避免电路中神经元的意外开启，否则热失控可能会破坏计算。

结果是否可以扩展到集成到Si中的人工智能硬件组件，还有待观察。然而，2024医疗器械展会Medtec依旧认为这些概念验证的结果激发了在新兴的神经形态和人工智能硬件中巧妙利用热量的新方法。由于存在几种表现出强烈和非线性温度相关电导率变化的材料，这些研究可以激励对其他系统的类似探索，并识别可以通过热驱动开关解决的重要计算问题。芯片上的设备之间以无线方式进行的有益的长距离耦合也使神经形态电子设备更接近于它们的生物对应物。

参考文献：

(1)Kim, G., In, J.H., Lee, Y. et al. Mott neurons with dual thermal dynamics for spatiotemporal computing. Nat. Mater. (2024).

https://doi.org/10.1038/s41563-024-01913-0

(2) Patel, R.K., Ramanathan, S. Heat-assisted neuromorphic computing. Nat. Mater. (2024).

https://doi.org/10.1038/s41563-024-01928-7

文章来源：奇物论