与人脑能量效率相当的类脑突触原型器件问世

8日，记者从中国科学技术大学获悉，该校李晓光教授团队在前期研究和铁电畴形貌和反转动力学设计的基础上，在铁电量子隧道结中实现了亚纳秒电脉冲下电导状态非挥发性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。研究成果列于《自然通讯》杂志。

以神经网络为代表的类脑人工智能技术正在深刻影响人类社会。然而，目前运行神经网络计算的硬件系统仍然基于传统的硅基运算器和存储器，其能效远低于人脑。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，是进一步推动人工智能发展的重要途径之一。为了执行复杂的人工智能任务，神经网络硬件系统对电子突触器件提出了许多严格的要求。然而，已报道的类脑突触装置不能完全满足相关指标要求。

李晓光教授的团队已经制备了高质量的铁电隧道结。通过对PZT(压电陶瓷驱动器)超薄厚度和取向的设计，获得了更小的铁电畴和更连续的开关动力学，更丰富的铁电多畴亚稳态有利于类脑突触器件中多态性的可控调控。该器件表现出优异的综合性能：其8位线性电导调节和高耐用性满足类脑突触器件的核心性能要求。基于该装置性能仿真的神经网络具有较高的图像识别率，即使在图像中引入椒盐噪声或高斯噪声，图像识别的准确率仍大于85%。此外，该器件具有亚纳秒超快运行速度，能耗低至飞行聚焦水平。研究人员的计算表明，这种铁电隧道结构构建的神经网络计算系统很可能达到与人脑相当的优秀能效，而人脑神经元突触单个脉冲的能耗约为10飞秒。人脑突触的响应速度在亚毫秒左右，比人脑突触的响应速度快6个数量级，与人脑突触的能效表现相当。

这一研究成果显示了铁电隧道结在构建未来高性能类脑人工智能计算硬件系统中的重要潜力。