近日，復旦大學集成芯片與系統(tǒng)全國重點實驗室/集成電路與微納電子創(chuàng)新學院/芯片與系統(tǒng)前沿技術(shù)研究院劉明院士/王明研究員團隊在《ACS Nano》期刊發(fā)表題為“In-Liquido Reservoir Computing with Distributed and Globally Reconfigurable Dynamics for Task-Adaptable Computing”的研究論文。

在這項工作中，研究團隊將有機電化學晶體管陣列（OECT array）置于共享液態(tài)電解質(zhì)環(huán)境中，構(gòu)建了一種液內(nèi)物理儲備池計算系統(tǒng)（in-liquido reservoir computing system）。不同于傳統(tǒng)固定動力學的物理儲備池，該系統(tǒng)能夠通過空間結(jié)構(gòu)產(chǎn)生分布式動力學，并進一步借助液體環(huán)境實現(xiàn)整體動力學調(diào)控，從而根據(jù)不同任務(wù)的時間尺度自適應(yīng)調(diào)整自身狀態(tài)。簡單來說，這是一種會“調(diào)節(jié)節(jié)奏”的類腦硬件：面對快速任務(wù)時，它可以切換到更快的動力學；面對慢速任務(wù)時，它也可以切換到更長的記憶時間窗口。

為什么要把類腦硬件“泡”進液體里？

儲備池計算是一種高效的類腦計算框架。它的核心思想是利用一個具有豐富短時動力學的物理系統(tǒng)，將輸入信號映射到高維動態(tài)狀態(tài)空間，最后只需要訓練輸出層即可完成識別或預測任務(wù)。這種方式可以顯著降低訓練復雜度，尤其適合處理圖像序列、生理信號、運動軌跡等時間相關(guān)任務(wù)。但是，現(xiàn)實世界中的任務(wù)往往具有不同的時間尺度。例如，車輛運動變化較快，行人軌跡變化較慢，心電信號又具有自身的周期性特征。對于物理儲備池而言，如果內(nèi)部動力學是固定的，就很難同時適應(yīng)這些不同任務(wù)。因此，一個理想的物理儲備池不僅要具有豐富的內(nèi)部動態(tài)，還應(yīng)該能夠根據(jù)任務(wù)需求主動調(diào)節(jié)自身動力學。本工作提出的思路是：讓OECT陣列工作在液態(tài)環(huán)境中，并讓液體成為調(diào)節(jié)計算動力學的重要部分。

該系統(tǒng)由OECT陣列、共享電解質(zhì)和全局柵極組成。所有OECT節(jié)點處于同一個液態(tài)環(huán)境中，并接受同一個全局輸入信號。由于不同OECT節(jié)點與柵極之間的距離不同，離子從柵極到溝道的遷移路徑也不同。因此，即使輸入信號完全相同，不同節(jié)點也會產(chǎn)生不同的響應(yīng)速度和弛豫過程。這就形成了系統(tǒng)的第一個關(guān)鍵特征：分布式動力學。與此同時，所有節(jié)點又共享同一個電解質(zhì)環(huán)境。當電解質(zhì)中的離子濃度發(fā)生變化時，整個陣列中離子在聚合物溝道中的遷移速度都會隨之改變，從而使所有節(jié)點的動力學狀態(tài)整體發(fā)生調(diào)節(jié)。這就是系統(tǒng)的第二個關(guān)鍵特征：全局可重構(gòu)動力學。因此，液體在這里并不只是器件工作的介質(zhì)，而是參與調(diào)控計算過程的關(guān)鍵組成部分。

圖 1：液內(nèi)儲備池計算系統(tǒng)的整體概念

OECT 器件如何產(chǎn)生類突觸短時動力學？

OECT是一種典型的離子-電子耦合器件。當柵極脈沖施加到器件上時，電解質(zhì)中的離子會進入或離開PEDOT:PSS溝道，從而動態(tài)調(diào)節(jié)溝道電導。這種過程使OECT天然具有類似生物突觸的短時可塑性。實驗中，器件表現(xiàn)出多種典型動態(tài)行為，包括脈沖寬度依賴響應(yīng)、脈沖電壓依賴響應(yīng)、雙脈沖易化以及多脈沖累積效應(yīng)。這些行為說明，OECT可以對輸入信號的時間信息進行短時記憶和動態(tài)整合。更重要的是，器件的響應(yīng)速度可以通過柵極與溝道之間的距離進行調(diào)節(jié)。距離越遠，離子遷移路徑越長，器件恢復越慢，對應(yīng)更長的弛豫時間。也就是說，OECT陣列中的不同空間位置可以天然對應(yīng)不同的時間尺度。

圖2：OECT器件的突觸可塑性、離子濃度/柵控距離依賴動力學特性

從單器件到陣列，構(gòu)建可重構(gòu)的液內(nèi)儲備池

研究團隊進一步制備了4×4 OECT陣列，并搭建了基于FPGA的多物理節(jié)點儲備池測試系統(tǒng)，實現(xiàn)對16個物理節(jié)點的同步輸入和實時讀出。在同一個全局柵極脈沖作用下，16個OECT節(jié)點表現(xiàn)出明顯不同的瞬態(tài)響應(yīng)。通過擬合電流衰減過程，可以得到每個節(jié)點的弛豫時間，并形成具有空間分布特征的動力學矩陣。通過改變電解質(zhì)中Na?濃度，整個陣列的動力學范圍可以被整體調(diào)節(jié)。實驗結(jié)果顯示，該系統(tǒng)的弛豫時間分布可以覆蓋0.013–2.3 s，跨越超過兩個數(shù)量級。這說明，該系統(tǒng)并不是簡單地把多個OECT并聯(lián)起來，而是利用空間結(jié)構(gòu)和液態(tài)環(huán)境共同構(gòu)建了一個可設(shè)計、可調(diào)節(jié)、可重構(gòu)的物理儲備池。

圖 3：通過液體設(shè)置重構(gòu)液內(nèi)儲備池物理節(jié)點的時間常數(shù)分布

液內(nèi)儲備池用于多任務(wù)計算驗證

圖 4：液內(nèi)儲備池用于多任務(wù)計算

為了驗證該系統(tǒng)的計算能力，研究團隊將液內(nèi)OECT儲備池應(yīng)用于多種任務(wù)，包括Fashion-MNIST圖像分類、MIT-BIH心電信號分類和Mackey-Glass混沌時間序列預測。在圖像分類任務(wù)中，二維圖像被轉(zhuǎn)換為時間脈沖序列輸入儲備池。16個OECT節(jié)點對同一輸入產(chǎn)生不同的動態(tài)響應(yīng)，這些響應(yīng)共同構(gòu)成輸出特征矩陣，用于后續(xù)分類。結(jié)果表明，相比單個物理節(jié)點，完整OECT陣列具有更高的識別性能，說明分布式動力學能夠顯著提升儲備池狀態(tài)的豐富度。在心電信號分類任務(wù)中，隨著參與計算的物理節(jié)點數(shù)量增加，分類準確率逐步提升，進一步證明了多節(jié)點動力學對時間序列特征提取的重要作用。在混沌時間序列預測任務(wù)中，該系統(tǒng)也展現(xiàn)出良好的預測能力，說明液內(nèi)OECT儲備池不僅能夠用于分類，也能夠用于復雜動態(tài)信號預測。

會根據(jù)任務(wù)“調(diào)節(jié)節(jié)奏”的類腦硬件

該工作的核心亮點之一，是展示了系統(tǒng)面向不同時間尺度任務(wù)的實時自適應(yīng)重構(gòu)能力。研究團隊選取車輛和行人軌跡預測作為示例。車輛軌跡變化較快（>50 km/h），需要更快響應(yīng)的儲備池動力學；行人軌跡變化較慢（~5 km/h），則需要更長時間尺度的動態(tài)記憶。實驗結(jié)果表明，不同任務(wù)確實對應(yīng)不同的最佳液體設(shè)置。快速車輛軌跡在較快動力學條件下預測效果更好，而慢速行人軌跡在較慢動力學條件下獲得更低預測誤差。

進一步地，研究團隊構(gòu)建了實時自適應(yīng)儲備池計算系統(tǒng)。系統(tǒng)可以先通過預檢測信號判斷當前儲備池動力學是否與任務(wù)匹配；如果不匹配，則通過FPGA控制微流控泵調(diào)節(jié)共享電解質(zhì)濃度，使儲備池切換到更合適的動力學狀態(tài)。這意味著，該系統(tǒng)的自適應(yīng)不是簡單的軟件參數(shù)調(diào)節(jié)，而是通過改變真實物理環(huán)境，實現(xiàn)硬件層面的動力學重構(gòu)。

圖 5：面對不同交通軌跡預測任務(wù)下的實時自適應(yīng)全局重構(gòu)儲備池計算

總結(jié)

本工作提出了一種新的物理儲備池設(shè)計思路：通過空間結(jié)構(gòu)構(gòu)建分布式動力學，通過共享液態(tài)環(huán)境實現(xiàn)全局可重構(gòu)動力學。相比傳統(tǒng)依賴器件隨機差異、固定材料結(jié)構(gòu)或逐節(jié)點外部調(diào)控的物理儲備池，該系統(tǒng)具有以下特點：一是動力學分布可以通過柵控距離進行結(jié)構(gòu)化設(shè)計；二是整個陣列可以通過共享電解質(zhì)實現(xiàn)統(tǒng)一調(diào)節(jié)；三是系統(tǒng)動力學范圍寬，可覆蓋不同時間尺度任務(wù)；四是能夠在硬件運行過程中根據(jù)任務(wù)需求實現(xiàn)自適應(yīng)重構(gòu)。更重要的是，OECT具有低工作電壓、液態(tài)兼容性和良好的生物界面特性。因此，該液內(nèi)儲備池系統(tǒng)不僅為低功耗、可重構(gòu)類腦計算硬件提供了新方案，也為未來可穿戴智能、生理信號處理和細胞/類器官兼容計算系統(tǒng)提供了潛在平臺。

作者信息

該論文的通訊作者為復旦大學集成電路與微納電子創(chuàng)新學院王明研究員、曹杰專任副研究員、中國科學技術(shù)大學微電子學院朱晨昕教授。第一作者為復旦大學集成電路與微納電子創(chuàng)新學院的博士生楊東子和博士后余杰（現(xiàn)為中國科學技術(shù)大學特任副研究員）。