近日，华南师范大学工学部电子科学与工程学院（微电子学院）研究员霍能杰团队通过创新器件架构设计，将超低功耗逻辑开关、三维集成电子与人工神经元功能协同融合，构建出面向边缘智能计算的多功能器件新范式，为高能效边缘智能硬件开发提供了新路径。相关成果发表于《美国化学会纳米》（ACS Nano）。
论文第一作者、华南师范大学工学部电子科学与工程学院（微电子学院）2023级硕士研究生陈雯洁介绍，传统硅基晶体管受限于物理缩放极限与功耗瓶颈，难以满足人工智能和物联网对高性能、低功耗及高集成度的迫切需求。为此，团队在国家自然科学基金、广东省自然科学基金等项目资助下，研制出铁电全环绕栅极晶体管（Fe-GAA-FET）。
该器件以二维铁电材料CuInP2S6（CIPS）作为全环绕栅介质，对MoS2沟道实现强静电调控。凭借铁电负电容效应，器件在室温下突破玻尔兹曼极限，获得最低25.3 mV/dec的超陡峭亚阈值摆幅、108的开关比和310 cm2/(V·s)的场效应迁移率。
利用二维材料天然堆叠特性，团队进一步构建出垂直互补式CMOS反相器及NOR逻辑门。相比传统平面架构，该三维集成方案使器件占用面积减少约50%，兼具优异逻辑开关性能与高密度集成潜力。
在神经形态计算方面，团队利用CIPS的渐进铁电极化及良好电容匹配，使Fe-GAA-FET能够模拟“泄漏-积分-发放”（LIF）神经元行为，无需额外电容和复位电路，单次脉冲发放能耗仅1.09 pJ。基于该器件构建的脉冲神经网络（SNN）模型，在DVS128 Gesture数据集上达到92.71%的识别准确率。
该研究为突破传统冯·诺依曼架构限制提供了新思路，未来有望应用于智能终端、可穿戴设备、机器人视觉、工业安防监控等前沿领域。目前，相关技术已申请国家发明专利1项。
相关论文信息：https://doi.org/10.1021/acsnano.6c02136
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