人腦在20瓦特的能量消耗下即可進行高度智能計算，其主要原因在于單個神經元細胞具備多種線性和非線性運算功能。長期以來，科學家一直采用傳統晶體管電路模擬人腦中的突觸及神經元功能實現神經形態計算。然而，布爾邏輯運算需要多個器件組合才能實現，不僅硬件資源開銷大，而且信息處理過程極為耗能，遠不及神經元細胞計算的高效性。

　　在由傳統器件構成的系統中，隨著突觸或神經元單元增多，所需晶體管數目呈指數式增長，嚴重制約了類腦神經形態計算芯片的快速發展。因此，從實現人腦神經元功能出發，利用單晶體管獲得非線性計算能力，有望構建真正意義上的“電子大腦”，實現高性能、低功耗的智能計算。

　　針對具有重大需求的類腦神經形態技術，周鵬與胡偉達團隊引入了二維材料的獨特非摻雜極性特征，提出的新型類神經元邏輯晶體管在器件、系統層面上都展現出了巨大的應用優勢：不同極性（雙極性硒化鎢、n型硫化鉬以及p型黑磷）的單晶體管可模擬神經元細胞實現完整的布爾邏輯操作；基于不同新型器件的組合可進一步構建高面積效率邏輯電路，物理面積節約最高可以達78%；同時，新型類神經元邏輯器件可以構建三維“同或”邏輯陣列，將其應用于二值卷積神經網絡（BCNN），仿真計算表示在同一技術平臺上，該網絡計算效率已經超過由憶阻器存算一體技術構成的BCNN效率。

　　研究人員表示，目前基于類神經晶體管邏輯門的BCNN芯片正在推進實現中，具有可媲美腦計算的高功能密度、高效率以及低功耗等特點，將進一步滿足物聯網、人工智能等應用的發展需求。

　　相關論文信息：https://doi.org/10.1038/s41928-021-00591-z