人脑在20瓦特的能量消耗下即可进行高度智能计算，其主要原因在于单个神经元细胞具备多种线性和非线性运算功能。长期以来，科学家一直采用传统晶体管电路来模拟人脑中的突触及神经元功能实现神经形态计算。然而，由于布尔逻辑运算需要多个器件组合才能实现，不仅需要大量硬件资源开销，而且在执行信息处理过程中极为耗能，远不及神经元细胞计算的高效性。

针对具有重大需求的类脑神经形态技术，复旦大学微电子学院周鹏教授与中国科学院上海技术物理研究所胡伟达研究员利用二维原子晶体的双极性固有特征，实现了单晶体管基非线性逻辑运算，为高性能低功耗智能系统的发展提供了新的技术途径。相关成果以《二维材料类神经晶体管逻辑门》（Logic gates based on neuristors made from two-dimensional materials）为题于北京时间6月7日发表于国际顶尖期刊《自然·电子学》（Nature Electronics）（论文链接：https://www.nature.com/articles/s41928-021-00591-z）。

目前，国内研发的达尔文芯片在25平方毫米面积上已可集成500万晶体管，可模拟2048个仿生神经元功能；IBM推出的类脑芯片TrueNorth利用54亿晶体管构建了100万个可编程神经元和2. 56亿个突触。但是，由传统器件构成的系统随着突触或神经元单元增多，所需晶体管数目呈现指数式增长，严重制约了类脑神经形态计算芯片的快速发展。因此，从实现人脑神经元功能出发，利用单晶体管获得非线性计算能力，将有希望构建真正意义上的“电子大脑”，实现高性能、低功耗的智能计算。

图1. 生物和晶体管单元在实现逻辑计算上的差异性.

周鹏教授与胡伟达研究员引入了二维材料的独特非掺杂极性特征，提出的新型类神经元逻辑晶体管在器件、系统层面上都展现出了巨大的应用优势：不同极性（双极性硒化钨、n型硫化钼以及p型黑磷）的单晶体管可模拟神经元细胞实现完整的布尔逻辑操作；基于不同新型器件的组合可以进一步构建高面积效率逻辑电路，物理面积节约最高可以达到78%；同时，新型类神经元逻辑器件可以构建三维“同或”逻辑阵列，将其应用于二值卷积神经网络（BCNN），仿真计算表示在同一技术平台上，该网络计算效率已经超过由忆阻器基存算一体技术构成的BCNN效率。

目前，基于类神经晶体管逻辑门的BCNN芯片正在推进实现中，具有可媲美脑计算的高功能密度、高效率以及低功耗等特点，将进一步满足物联网、人工智能等应用的发展需求。

研究工作主要由陈华威博士完成，薛晓勇副教授是共同第一作者，周鹏教授与胡伟达研究员是共同通讯作者。工作得到了国家自然科学基金杰出青年科学基金、应急重点项目及上海市集成电路重点专项等项目的资助，以及教育部创新平台和专用集成电路与系统国家重点实验室的支持。