复旦-陈琳团队︱基于反铁电铪锆氧化物器件用于神经形态计算的新型两端突触/神经元

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本文来源于复旦大学新闻网 ！ 一、研究背景： 类神经形态器件可以在数据的存储位置对信息进行处理，大大减少了存储单元和处理单元间数据传输的需要，从而大幅提高速度和能源效率。在同一架构内实现人工神经元和突触功能，将为大规模神经形态计算提供一条有潜力的途径。氧化铪基铁电薄膜具有优异的CMOS工艺兼容性和厚度可微缩特性，基于铪基铁电薄膜的纳米电子器件也具有低功耗和高速度等优势，在非易失存储和神经形态计算等领域有着极大的应用潜力。 二、文章简介： 针对上述问题，近日， 复旦大学微电子学院科研团队报道了一种新型反铁电铪锆氧基人工神经元/突触器件 。 研究发现，锆掺杂氧化铪（Hf1-xZrxO 2 ）材料表现出从铁电到反铁电极化行为的转变，并展现出独特的逐步极化翻转和本征去极化特性，使其成为模拟脉冲神经元 ………………………………