中國科學技術大學官網獲悉，該校李曉光教授團隊在前期研究基礎上，基于對鐵電疇形態和翻轉動力學的設計，在鐵電量子隧道結中實現了亞納秒電脈沖下電導態可非易失連續調控的類腦突觸器件，可用于構建人工神經網絡類腦計算系統。

該成果已經發表于《自然通訊》雜志上。

據了解，目前運行神經網絡計算的硬件系統依然基于傳統硅基運算器與存儲器，能效遠低于人腦。

因此，研發具有神經形態模擬功能的類腦器件，如神經網絡硬件系統的核心器件——電子突觸，是進一步推進人工智能發展的重要途徑之一。

中科大研究人員制備了高質量Ag/PbZr0.52Ti0.48O3(PZT ~1.2 nm，(111)取向)/Nb:SrTiO3鐵電隧道結。通過PZT超薄厚度和(111)取向的設計，獲得了更小的鐵電疇和更連續的翻轉動力學行為，更豐富的鐵電多疇亞穩態利于類腦突觸器件中多態的可控調節。

研究人員經過推算表明，該鐵電隧道結構建的神經網絡計算系統，有可能實現相當于人腦的優秀能效。人腦突觸響應速度約亞毫秒，其響應速度也比人腦突觸快6個量級，堪稱媲美人腦突觸的能效表現。