低功耗垂直神经晶体管模拟神经元的树突状计算

V-EGT的器件结构

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

在《自然通讯》上发表的一项研究中，中国科学院微电子研究所尚大山教授的团队开发了一种垂直双栅极电解质门控晶体管，称为神经晶体管，具有30nm沟道长度、短期记忆特性和可堆叠性，可用于3D集成。读取功率和能量分别达到~3.16fW和~30fJ，接近生物学水平。

电解质门控晶体管使用具有可移动离子（如H、Li、O++2-）的电解质材料作为栅极电介质。由栅极电压驱动的离子向通道迁移会产生通道电导的多层次短期记忆效应，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，如树突积分和重合检测。通过将神经晶体管集成到仿生声音定位神经网络中，将树突计算能力扩展到声音方位和距离的识别。

这项工作不仅证明了神经晶体管作为模拟生物神经网络高级功能的构建块的潜力，还为从设备层面开发面向边缘、高密度、低能耗的神经形态计算硬件系统提供了一种新的方法。