當前對于穿透位錯的有效抑制手段有限且低效。為了進一步揭示氮化物生長界面的原子尺度位錯演化過程，有效降低穿透性刃位錯密度，半導體所劉志強研究員團隊與北京大學高鵬教授團隊開展合作，對GaN /Al2O3界面進行了平面高分辨透射電子顯微鏡(HRTEM)分析，同時觀察到了摩爾圖案(Moiré patterns)變形和失配位錯的終止；并對摩爾圖案變形區(qū)域進行原子級表征，基于原子結構以及伯格斯矢量分析，確定導致摩爾圖案變形的缺陷類型為穿透刃位錯，從而證明外延層中的穿透刃位錯起源于界面處失配位錯的融合反應(圖1-2)。 基于此氮化物穿透位錯演化機制的新理解，研究人員構建了滑移界面，降低了滑移勢壘，引入了新的應力釋放途徑，從而揭示了氮化物生長界面位錯原子級演化過程，提出了從源頭上抑制位錯生成的外延新思路，最終實現(xiàn)GaN外延層穿透刃位錯密度降低近一個數(shù)量級。
 

　　相關成果于2024年6月11日以“氮化物異質外延中刃型穿透位錯的原子演化機制及抑制方法”(Atomic Evolution Mechanism and Suppression of Edge Threading Dislocations in Nitride Remote Heteroepitaxy)為題，發(fā)表在《納米快報》(Nano Letters，doi.org/10.1021/acs.nanolett.4c01724)上。半導體所劉志強研究員、康俊杰副研究員、北京大學高鵬教授為共同通訊作者，半導體所博士生施博、北京大學博士生劉哲彤、半導體所李楊博士為共同第一作者。該研究工作得到國家重點研發(fā)計劃，國家自然科學基金和中國科學院半導體研究所青年人才項目的經費支持。
 

　　圖1  GaN/Al2O3界面STEM-HAADF刃位錯直接觀測圖像及原子結構示意
 

圖2 GaN/Al2O3界面穿透刃位錯演化機制
 

　　基于高質量外延材料的氮化物光電器件是實現(xiàn)類腦神經網絡的技術路線之一。半導體所劉志強研究員團隊與福州大學吳朝興教授，郭太良教授、韓國漢陽大學Tae Whan Kim教授團隊合作，構建了基于高質量nano-LED的人工感知神經網絡，模擬了人類神經系統(tǒng)中的多通路信號傳遞過程。
 

　　人腦神經元的應答是即時、高度并行、復雜輸出的，構建仿生神經形態(tài)電子系統(tǒng)是類腦計算領域的重要研究課題。在交流脈沖驅動下，nano-LED生成具有記憶效應的電致光信號脈沖，利用光脈沖波形中的特征波峰對多個分布式傳感器的電信號進行編碼，并在人工感知神經網絡中無串擾同步傳輸。構建的人工感知神經網絡成功模擬了人腦的觸覺感知，識別準確率達到98.88%。
 

　　相關成果于2024年5月5日以 “基于記憶電致發(fā)光的傳入神經系統(tǒng)”(Memory-electroluminescence for multiple action-potentials combination in bio-inspired afferent nerves)為題，發(fā)表在《自然-通訊》(Nature Communications，doi.org/10.1038/s41467-024-47641-6)上。福州大學吳朝興教授，郭太良教授，半導體所劉志強研究員，韓國漢陽大學Tae Whan Kim教授為論文共同通訊作者。該工作受到了國家自然科學基金、國家重點研發(fā)計劃和中國科學院半導體研究所青年人才項目的經費支持。
 

圖3 基于記憶電致發(fā)光的傳入神經系統(tǒng)示意