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綜述：基于鐵電材料的設備在內(nèi)存計算和神經(jīng)形態(tài)學應用中表現(xiàn)出色
《Science China-Materials》：Thriving in-memory computing and neuromorphic applications of ferroelectric-based devices
【字體： 大 中 小 】 時間：2026年03月03日 來源：Science China-Materials 7.4
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鐵電材料因可調(diào)突觸權(quán)重特性受關(guān)注，用于構(gòu)建人工突觸器件。當前研究涵蓋鐵電電容存儲器、場效應晶體管、隧道結(jié)及域墻存儲器，分析其最新進展、應用領(lǐng)域、優(yōu)缺點及挑戰(zhàn)，未來重點優(yōu)化材料性能、陣列架構(gòu)、神經(jīng)形態(tài)計算架構(gòu)及拓展新應用。
人工智能技術(shù)的出現(xiàn)推動了計算能力的范式轉(zhuǎn)變，因為模型規(guī)模迅速擴大，參數(shù)數(shù)量達到了萬億級別。盡管各種新興存儲技術(shù)在內(nèi)存計算和類腦計算方面取得了顯著進展，但它們?nèi)詿o法完全滿足大規(guī)模模型的巨大需求。由于鐵電疇模式在生物學習過程中能夠連續(xù)調(diào)節(jié)突觸權(quán)重，鐵電材料在構(gòu)建人工突觸器件方面受到了廣泛關(guān)注。目前，基于鐵電材料的器件主要有四種類型：鐵電電容器存儲器、鐵電場效應晶體管、鐵電隧道結(jié)和鐵電疇壁存儲器。本文深入分析了這些器件的最新研究進展、應用領(lǐng)域、各自優(yōu)勢以及面臨的挑戰(zhàn)。最后，特別強調(diào)了材料和器件性能的進一步優(yōu)化、陣列架構(gòu)設計、類腦計算架構(gòu)的改進以及它們新應用的拓展，這些方面預計將成為未來研究的關(guān)鍵焦點。
人工智能技術(shù)的出現(xiàn)推動了計算能力的范式轉(zhuǎn)變，因為模型規(guī)模迅速擴大，參數(shù)數(shù)量達到了萬億級別。盡管各種新興存儲技術(shù)在內(nèi)存計算和類腦計算方面取得了顯著進展，但它們?nèi)詿o法完全滿足大規(guī)模模型的巨大需求。由于鐵電疇模式在生物學習過程中能夠連續(xù)調(diào)節(jié)突觸權(quán)重，鐵電材料在構(gòu)建人工突觸器件方面受到了廣泛關(guān)注。目前，基于鐵電材料的器件主要有四種類型：鐵電電容器存儲器、鐵電場效應晶體管、鐵電隧道結(jié)和鐵電疇壁存儲器。本文深入分析了這些器件的最新研究進展、應用領(lǐng)域、各自優(yōu)勢以及面臨的挑戰(zhàn)。最后，特別強調(diào)了材料和器件性能的進一步優(yōu)化、陣列架構(gòu)設計、類腦計算架構(gòu)的改進以及它們新應用的拓展，這些方面預計將成為未來研究的關(guān)鍵焦點。
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