低功耗垂直神经晶体管模拟神经元的树突计算

信息处理的一个重要途径，特别是在有限资源的边缘，是开发具有类似于生物神经网络功能的神经形态设备。

在《自然通讯》杂志上发表的一项研究中，中国科学院微电子研究所(IMECAS)尚大山教授团队开发了一种垂直双栅电解质门控晶体管，命名为神经晶体管，沟道长度为30nm，用于3D集成的短期记忆特性和可堆叠性。读取功率和能量达到~3.16fW和~30fJ，接近生物水平。

电解质栅晶体管采用具有移动离子(如H+、Li+、O2-)的电解质材料作为栅极电介质。栅极电压驱动的离子向通道迁移会产生通道电导的多级短期记忆效应，这与神经元的树突行为非常相似。

研究人员利用神经晶体管的短期记忆特性，实现了生物神经元中的树突计算功能，例如树突整合和重合检测。通过将神经晶体管集成到仿生声音定位神经网络中，树突计算能力扩展到声音方位角和距离的识别。

这项工作不仅展示了神经晶体管作为模拟生物神经网络高级功能的构建模块的潜力，而且还为从设备开发面向边缘、高密度、低能耗的神经拟态计算硬件系统提供了一种新颖的方法等级。