实现类脑型计算系统一直以来是人工智能领域重要的突破方向。作为实现类脑型计算系统硬件的关键组成部分，人工神经突触的制备一直是人们重点攻克的问题。忆阻器因其阻值可随流经电荷而发生动态变化，具有与生物突触相似的信号传输特征，被认为是发展人工神经突触的理想选择。突触的各种功能，包括突触短时可塑性（STP）、长时可塑性（LTP）、学习行为和尖峰时序依赖可塑性（STDP）都可以在忆阻器件中很好的模拟。其中，突触短时可塑性和长时可塑性在细胞水平上负责大脑的学习和记忆过程，刺激信号强度和频率都可以影响学习记忆过程。对这一过程的精确模拟有助于更好的实现类脑性计算。

近日，东北师范大学王中强教授研究组基于氧化钨材料研制出一种模拟型忆阻器件，并以该器件为基础模拟了突触功能，包括兴奋性突触后电流（EPSC）、双脉冲易化（PPF）和电压强度依赖的突触可塑性，通过调输入电压的幅值实现短时可塑性到长时可塑性的转变。此外，基于电压依赖突触可塑性记忆阵列实现了图像布尔运算。该研究促进了对突触行为模拟的发展，对未来类脑性计算系统发展具有重要意义。

图.（a）模拟强度依赖的突触可塑性。（b）记忆突触阵列模拟图像布尔运算。

Voltage-dependent plasticity and image Boolean operations realized in a WOx-based memristive synapse

Jiajuan Shi, Ya Lin, Tao Zeng, Zhongqiang Wang, Xiaoning Zhao, Haiyang Xu, Yichun Liu

J. Semicond. 2021, 42(1): 014102

doi: 10.1088/1674-4926/42/1/014102

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