近日，我院赵乐博士在电子突触器件的制备与应用研究领域取得新进展，综合氧空位迁移和铁电极化翻转两种机制，在铁电隧道结器件中获得了高线性度和对称性的权重变化，实现了电子突触性能的突破。相关研究成果以“High-performance neuromorphic computing based on ferroelectric synapses with excellent conductance linearity and symmetry”为题发表在Advanced Functional Materials（中科院一区top，影响因子18.967）上。
神经形态计算是后摩尔时代突破传统冯·诺依曼计算架构的有利技术候选，而电子突触器件是构成神经形态计算系统的核心元件。设计能模拟生物突触功能的忆阻器件是实现高性能电子突触器件的关键。现有电子突触器件的一个显著缺点是对重复刺激的响应线性度不高，以及由电压极性反转引起的权重更新不对称。而当前对于电子突触线性度和对称性的改良多采用优化线路设计、使用复杂的编程脉冲等方法，这些工艺无疑与器件小型化、低能耗的发展趋势相悖逆。因此迫切需要一种基于阻变机制调控的方法，实现电子突触权重更新的高线性度和对称性。
本文结合铁电畴翻转和氧空位迁移，设计制备出了一种非线性度低至0.13-0.17、权重更新非常对称的铁电隧道结电子突触。基于这类电子突触搭建的人工神经网络系统，其监督学习准确率高达96.7%。同时，该电子突触表现出平衡的STDP行为，这使其在基于STDP法则的无监督学习中表现出优良的抗干扰性：在噪声水平高达50%时，对Q，L， T， O，U五个字母的正确识别率仍接近100%。
我校赵乐博士为本文的第一通讯作者。赵乐博士长期从事神经形态器件领域的研究，2020年入职我校以来，先后在advanced functional materials, advance electronic materials等期刊上报道了关于高性能铁电基电子突触和VO2基柔性电子突触的设计和应用，并设计了基于P-N微米线的神经纤维器件用于电孤波传导，相关设计已获得国家发明专利一项。
论文链接：https://doi.org/10.1002/adfm.202202366
