德国团队研制可切换三种功能的类脑微型器件完成数字识别演示

德国维尔茨堡大学研究团队开发出一种氧化物界面电子器件，可根据电路连接方式在晶体管、忆阻器和忆容器三种模式间切换。相关研究发表于《自然·通讯》，展示了将计算、记忆和信号处理整合到同一材料平台的可能性。该成果为类脑计算硬件提供了新的实验方案，但目前仍处于实验室原型阶段。

器件由镧铝氧化物（LaAlO₃）和钛酸锶（SrTiO₃）构成。两种材料单独均为绝缘体，但接触界面能形成极薄的准二维电子气，使电子沿界面移动。研究人员通过侧向栅极控制导电通道，制作出纳米线结构。实验器件通道宽约100纳米，通道与栅极间距约400纳米。

在不同接线和电压条件下，同一器件可表现为晶体管、忆阻器或忆容器。晶体管调节电流，忆阻器通过电阻变化保留电信号历史，忆容器则让电容状态随先前输入变化。这种“记忆”效应使电路能对连续脉冲的先后顺序作出不同反应，研究团队据此搭建了储备池计算电路。

演示中，研究人员以5×4像素黑白图像进行0至9的数字识别。图像各行被转换为脉冲输入，器件输出形成状态特征，再由后续分类层判断数字。测试使用器件组成的储备池阵列并训练输出层；团队强调，这属于特定任务硬件演示，不意味着单个元件已具备通用人工智能能力。

论文还展示了由晶体管和忆阻器构成的电路，可执行“与”“或”逻辑，并在电路内部保存运算结果。在数字识别电路的特定测试条件下，每个输入脉冲约消耗2.71纳焦耳。作为对照，晶体管与忆阻器组成的储备池电路在相近工作条件下约为16.57纳焦耳。

研究人员认为，这类可重构器件未来或有助于减少数据在处理器与存储器之间来回传输的需求，也可能用于可穿戴设备，在本地处理心率、血压、体温或血糖等生理信号。不过，相关能耗结果仅反映论文测试的电路配置，不能直接等同于完整AI系统或实际产品的能耗。

目前成果仍是实验室材料和电路原型。规模化制造、稳定性、与现有芯片工艺集成，以及真实应用中的能耗和性能仍需进一步验证。该工作为多功能氧化物界面器件在类脑计算中的应用提供了实验依据，但距离实际部署仍有距离。