写入速度比目前Ｕ盘快一万倍，数据刷新时间是内存技术的１５６倍，并且拥有卓越的调控性，可以实现按照数据有效时间需求设计存储器结构……经过测试，研究人员发现这种基于全二维材料的新型异质结能够实现全新的第三类存储特性。
科研人员称，基于二维半导体的准非易失性存储器可在大尺度合成技术基础上实现高密度集成，将在极低功耗高速存储、数据有效期自由度利用等多领域发挥重要作用。
这项科学突破由复旦大学科研团队独立完成，复旦大学专用集成电路与系统国家重点实验室为唯一单位。该项工作得到国家自然科学基金优秀青年项目和重点研究项目的支持。
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根据科技部官网消息，日前，麻省理工学院的工程师设计了一种人造突触，能够精确地控制流过它的电流强度，类似于离子在神经元之间流动的方式，并已利用硅锗制成人造突触芯片。该芯片及其突触在模拟研究中可用于识别手写样本，准确率高达95%。该研究成果发表在《自然—材料》期刊上，标志着人类向便携式，低功耗神经形态芯片迈出了重要一步。
据悉，人脑约有一千亿个神经元，神经元通过100万亿突触传递指令，使大脑能够以闪电般的速度识别图案，完成记忆并执行其它学习任务。新兴领域“神经形态计算”的研究人员试图设计出像人脑一样工作的计算机芯片，通过模拟信号工作，类似于神经元。通过这种方式，小型神经形态芯片可以像大脑一样有效地处理数以百万计的并行计算，而目前只有大型超级计算机才可能实现。这种便携式人工智能方法中亟待解决的问题便是神经突触。
研究人员利用硅锗制成人造突触组成的神经形态芯片，每个芯片由“输入/隐藏/输出神经元”组成，每个神经元通过基于细丝的人造突触连接到其它“神经元”。每个突触约25纳米，且之间离子流的差异仅为4%，是目前实验室能达到的最一致的装置，也是演示人工神经网络的关键。随后研究人员进行人造神经网络的计算机模拟，识别手写样本，其准确率达到了95%，而现有软件算法的精度为97%。
该团队正在模拟基础上制作真正可执行识别手写任务的神经形态芯片，并期望利用其人工突触设计制造更小型、便携式的神经网络设备用于执行复杂计算，最终实现利用指甲盖大小的芯片代替超级计算机。
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