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化工仪器网 行业百态】类脑计算，又称为神经形态计算，是一种借鉴生物神经系统信息处理模式和结构的计算理论、体系结构、芯片设计以及应用模型与算法的总称，其核心目标是开发出能够模拟人类大脑的智能系统。目前热门的几个计算机技术例如人工智能、大数据处理、人机交互，与类脑计算都有着紧密的联系。
目前，类脑计算技术仍处于发展阶段，理论和模型的局限性是其面临的重大挑战。受限于与人脑复杂的结构，尽管一些基本机制能够被理解，但是诸如意识、智能决策等仍然无法通过计算机模型实现模拟。也正因如此，寻找更加合适的类脑计算方案是目前该领域的重要突破口。
近日，南京大学物理学院教授缪峰、副教授梁世军团队联合南京理工大学教授程斌通过构筑双侧对齐的魔角双层石墨烯器件，观测到电子型铁电性与陈绝缘体的共存，提出并验证了噪声免疫的类脑计算方案。该方案基于特殊堆垛构型的魔角石墨烯器件，通过观测到电子型铁电性与拓扑边界态的共存，并基于可选择的准连续铁电开关，实现了噪声免疫的类脑计算。
这套方案的核心主要分为两部分。其一是准连续铁电开关。研究团队在魔角双层石墨烯器件中实现了准连续铁电态的开关功能。通过施加幅值精细控制的短时电场脉冲，可以非易失地在不同的量子电导状态之间切换，从而获得了大量的准连续铁电态。其二是噪声免疫的类脑计算。在该方案中，铁电陈绝缘体器件中出现的任意准连续电阻态可被确定地重复访问，这使得计算过程能够抵抗噪声干扰，实现更稳定、更高效的计算。
整体来看，该方案的优势主要集中在低功耗和噪声免疫两方面。一方面由于拓扑边界态具有排除外界干扰的特性，因此基于该态的计算过程能够显著降低能耗，符合当前绿色计算的发展趋势。；另一方面噪声免疫的类脑计算方案则能够有效抵抗噪声干扰，提高计算的稳定性和可靠性。这使得其为开发基于拓扑边界态的新型低功耗电子器件开辟了全新技术路线，有望进一步促进人工智能、神经形态计算、量子计算等领域的进一步发展。
目前相关论文已经发表于国际学术期刊《自然·纳米技术》，具体的研究内容也可以在南京大学查询到。
作者：小王
