合肥3月19日電 (記者 吳蘭)記者19日從中國科學技術(shù)大學獲悉，該校李曉光團隊研究實現(xiàn)了具有亞納秒信息寫入速度的超快原型存儲器，可用于構(gòu)建存算一體人工神經(jīng)網(wǎng)絡。該成果在線發(fā)表在《自然通訊》雜志上。

在大數(shù)據(jù)時代，海量數(shù)據(jù)的低能耗、快速存儲處理是突破和完善未來人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)發(fā)展的關鍵之一。

因此迫切需求高速且高密度、非易失的信息存儲器。如果該存儲器還具有優(yōu)秀的憶阻特性，從而實現(xiàn)人工突觸器件的功能，則可用于構(gòu)建存算一體的計算系統(tǒng)，并有望突破馮諾依曼架構(gòu)，為人工智能提供硬件支持。

李曉光團隊一直致力于鐵性隧道結(jié)信息存儲原型器件研究，在磁電耦合、超快、多阻態(tài)、低功耗、非易失信息存儲等方面取得了重要進展。

在前期研究基礎上，該團隊研究人員制備了高質(zhì)量鐵電隧道結(jié)。基于隧道結(jié)能帶的設計，以及其對阻變速度、開關比、操作電壓的調(diào)控，該原型存儲器不僅信息寫入速度快，而且遠超商用閃存壽命。即使在極端高溫(225℃)環(huán)境下仍能進行信息的寫入，可實現(xiàn)高溫緊急情況備用。

研究結(jié)果表明，該鐵電隧道結(jié)非易失存儲器具有超快、超低功耗、高密度、長壽命、耐高溫等優(yōu)異特性，是目前綜合性能最好的非易失存儲器之一。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡的模擬結(jié)果表明，利用該鐵電隧道結(jié)憶阻器構(gòu)建的人工神經(jīng)網(wǎng)絡可用于識別MNIST手寫數(shù)字，準確率可達90%以上。