我们的大脑是一个具有~1011个神经元和~1015个突触高度互联的、大规模并行、结构可变的复杂网络。这种结构使得它比任何数字计算机具有更强健、更可塑和更容错的记忆和学习功能。在神经网络中,神经元被认为是大脑的计算引擎,它并行地接受来自与树突相连的数以千计的突触的输入信号。突触塑性即是通过特定模式的突触活动产生突触权重变化的生物过程,这个过程被认为是大脑学习和记忆的源头。因此模拟重要突触塑性及计算功能,是实现神经形态计算的关键步骤。最近,突触电子学引起了广泛的研究兴趣,它是一门旨在利用单一电子器件实现神经突触的塑性和计算能力的科学。起初,两端器件诸如忆阻器、相变存储器以及原子开关等被提出来作为构建神经形态系统的基本单元。最近,三端神经形态器件包括离子/电子杂化晶体管、铁电晶体管等,也被提出来用于在单个器件层面上实现神经塑性和计算行为。已报道的三端器件在神经形态电路中不仅仅充当权重可调的连接,还可以实现信号处理与计算功能,充当突触的滤波器、整合器等等。离子耦合的氧化物双电层晶体管实质上是一种离子/电子杂化晶体管。该器件可以通过离子/电子双电层静电耦合以及电化学反应来分别实现短时和长时沟道导电特性调控。鉴于此,本文深入了研究基于离子耦合的氧化物双电层晶体管的重要的突触塑性行为模拟和神经形态计算方面的应用。本文的主要内容可以概括为以下几个方面:(1)电解质薄膜的制备和电学性能研究。本工作成功制备了纳米颗粒二氧化硅、甲基纤维素、氧化石墨烯电解质薄膜。这三类电解质均有良好的绝缘性能,其中纳米颗粒二氧化硅的最大漏电流仅为0.6 nA。它们也都是良好的离子导电薄膜,其中甲基纤维素的质子导电率高达4.2×10-4 S/cm。这些特性表明,这三类电解质薄膜都是形成双电层的理想平台。我们在这三类薄膜中都观测到了>1mF/cm2的巨大的双电层电容,其中氧化石墨烯的双电层电容高达18mF/cm2。(2)氧化物双电层晶体管的制备与性能测试。我们利用(1)中电解质薄膜作为栅极材料制备了氧化物双电层晶体管。这三种晶体管均展现出良好的晶体管性能,饱和场效应迁移率均大于20 cm2V-1s-1。其中以纳米颗粒二氧化硅为栅介质的晶体管开关比高达2×107,亚阈值斜率低于114 mV/decade。该晶体管制备工艺与现有的CMOS工艺兼容,是制作神经形态电路/芯片的比较理想的器件。甲基纤维素、氧化石墨烯为栅介质的晶体管具有良好的晶体管性能,同时这类晶体管也可以制备于柔性衬底上从而具有良好的柔性。氧化石墨烯为栅介质的氧化物双电层晶体管在多达上千次的弯折测试后仍没有出现性能上的衰退。因此该类晶体管将十分适合于制备大规模柔性神经形态电子线路。(3)成功实现了突触的短时程行为的模拟。这些短时程塑性包括:后突触兴奋电流(EPSC)、双脉冲易化(PPF)、时空相关动态逻辑以及短时记忆(STM)行为。同时,基于双电层静电调控和离子弛豫方程,我们构建了氧化物双电层晶体管进行短时程塑性行为的理论模型,此模型于实验结果吻合地很好。该理论模型不局限于以上三类双电层晶体管,这将为采用离子耦合型双电层晶体管进行短时程塑性行为模拟提供理论指导。(4)成功实现了突触的长时程行为的模拟。我们在实验中观测到大的栅压(|V|≥4.0)下电解质中的质子与半导体沟道发生电化学掺杂/脱掺杂现象。通过XPS测试表明,电化学掺杂过程增加了IZO中氧空位浓度从而长久地增加了IZO的电导;相反地,电化学脱掺杂过程长时程地降低了IZO的电导。我们利用这个特性成功模拟了一些长时程塑性,包括依赖尖峰时序塑性(STDP)、长时程记忆(LTM)以及经典条件反射行为。(5)成功实现了树突整合相关功能。研究表明巨大的双电层电容只形成于电解质和沟道的界面,栅压几乎全部施加在这个纳米尺度的电容上,而电解质内部几乎没有电势降。因此,多个栅极输入可以并行耦合到一个沟道。利用这一原理,我们把多个栅极当作树突输入,观测到了与神经科学实验相类似的非线性树突整合功能。并通过增加一个调控端,我们还实现了神经运算行为。(6)成功实现了视觉处理功能。类比于视觉神经网络结构,我们构建了基于氧化物双电层晶体管的人造视觉系统。该视觉系统对0°方位的边缘响应敏感,从而实现了半高宽仅为44.5°的方向调节的模拟。另外,我们利用具有20×20个光探测器和多栅极的突触晶体管的人造视觉系统实现了LGMD神经元躲避障碍功能行为的模拟。