界面型动态晶体管

非线性响应出色

利用HZO栅介质中铁电极化与氧迁移的耦合过程，实现对Mott材料LSMO沟道电导的非线性动态调控，适用于时间序列处理。

Liu, Zhuohui · 张庆华 · Xie, Donggang · Zhang, Mingzhen · Li, Xinyan · Zhong, Hai · 李戈 · 贺蒙 · 尚大山 · 王灿 · 谷林 · 杨国桢 · 金奎娟 · 葛琛

Nature Communications 2023

技术优势

训练开销极低

储层计算避免了传统前馈网络的复杂训练，只需训练输出层，大幅降低计算资源需求。

非线性响应源自器件自身

器件的沟道电导调制与当前状态密切相关，这一特性为区分时间序列输入提供了必要的非线性响应。

决策误差极低

在时间序列识别和预测任务中，该储备池系统实现了极低的决策误差。

应用场景

• 神经形态计算：作为物理储备池计算单元，执行时间序列处理任务。
• 边缘AI硬件：凭借低硬件开销和易训练特性，适合边缘端的时序推理。
• 时间序列处理：利用动态非线性响应处理时序数据，实现识别与预测。
• 离子电子器件：利用氧离子迁移实现沟道电导的动态调控。