随着科技的飞速发展，我们正在进入一个新的时代，这个时代将由人工智能和机器学习技术的飞速发展所定义。这些技术的核心在于高效、精确的数据处理能力，而实现这一目标的关键则在于开发出更加高效的计算机硬件系统。在这一领域，研究人员们正引领着一场创新浪潮。他们的研究不仅聚焦于理解大脑处理信息的机制，还致力于模仿这种机制，以创造出全新的计算机硬件。
中国科学技术大学李晓光教授团队在前期研究基础上，基于对铁电畴形态和翻转动力学的设计，在铁电量子隧道结中实现了亚纳秒电脉冲下电导态可非易失连续调控的类脑突触器件，可用于构建人工神经网络类脑计算系统。研究成果日前表于《自然·通讯》杂志上。
类脑计算直接在硬件上模拟人脑功能，有望实现速度更快、能耗更低、硬件消耗更少的新一代人工智能。忆阻器结构简单，易超高密度集成，是实现类脑计算较为理想的元器件。然而，目前报道的忆阻器，工作机制涉及的离子迁移会改变器件微结构，并需要较高电压或电流来调节电导变化，产生的大量焦耳热进一步加速微结构变化，导致器件稳定性能恶化，难以得到实际应用。
