Liubin Yang1Xiushuo Gu1Min Zhou2Jianya Zhang3Yonglin Huang4Yukun Zhao5 · 半导体学报 · 2025年1月 · Vol.46

突触纳米器件在逻辑、存储与学习方面具有强大能力，是构建类脑神经形态计算系统的关键组件。本文成功研制了一种基于Ga2O3纳米线的低功耗突触纳米器件，在255 nm光照下可模拟生物突触的多种功能，如脉冲易化、峰时依赖可塑性及记忆学习能力。该器件展现出优异的“学习-遗忘-再学习”特性，其短时至长时记忆的转变及逐步学习后的记忆保持归因于Ga2O3纳米线的强再学习能力。单次突触事件能耗低于2.39×10⁻¹¹ J，并在长期刺激与存储中表现出高稳定性。应用于神经形态计算时，经12轮训练后数字识别准确率超90...

解读: 该Ga2O3纳米突触器件的低功耗神经形态计算技术对阳光电源智能控制系统具有前瞻性启发价值。其2.39×10⁻¹¹J的超低单次事件能耗和自适应学习能力，可应用于iSolarCloud云平台的智能诊断算法优化，通过类脑计算实现光伏/储能系统的故障模式识别与预测性维护。在ST储能变流器和PowerTita...