中国科大开发出媲美人脑能效的类脑突触原型器件，可用于构建人工神经网络类脑计算系统

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IT之家 2 月 9 日消息，据中国科学技术大学官网消息，中国科学技术大学李晓光教授团队在高性能类脑突触原型器件方面取得了重要进展。在前期研究基础上，该团队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，该成果日前发表于《自然通讯》杂志上（Nat. Commun.）。以神经网络为代表的类脑人工智能技术正深刻影响人类社会。但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。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。为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诸多苛刻要求，如：非易失电导态数目（用于模拟脑突触的连续可调性）大于 100，非线性度小于 1（好的线性度有助于精准调控电导），开关比大于 100，翻转耐