中国科学技术大学获悉，该校李晓光教授团队在前期研究基础上，基于对铁电畴形态和翻转动力学的设计，在铁电量子隧道结中实现了亚纳秒电脉冲下电导态可非易失连续调控的类脑突触器件，可用于构建人工神经网络类脑计算系统。
该成果已经发表于《自然通讯》杂志上。
据了解，目前运行神经网络计算的硬件系统依然基于传统硅基运算器与存储器，能效远低于人脑。
因此，研发具有神经形态模拟功能的类脑器件，如神经网络硬件系统的核心器件——电子突触，是进一步推进人工智能发展的重要途径之一。
中科大研究人员制备了高质量Ag/PbZr0.52Ti0.48O3(PZT ~1.2 nm，(111)取向)/Nb:SrTiO3铁电隧道结。通过PZT超薄厚度和(111)取向的设计，获得了更小的铁电畴和更连续的翻转动力学行为，更丰富的铁电多畴亚稳态利于类脑突触器件中多态的可控调节。
研究人员经过推算表明，该铁电隧道结构建的神经网络计算系统，有可能实现相当于人脑的优秀能效。人脑突触响应速度约亚毫秒，其响应速度也比人脑突触快6个量级，堪称媲美人脑突触的能效表现。
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