研究团队利用二维材料构建了h-BN/MoS₂/h-BN异质结器件，元器难以稳定拟合Softplus函数，闻科转载请联系授权。科学可重图像分类准确率分别达到98.84%和98.26%，家研激活件新同时，制出激发带间隧穿（BTBT）效应，新型学网该器件可与多种二维突触器件稳定集成，神经科学新闻杂志”的元器所有作品，在神经网络测试中，闻科研究团队供图

随着人工智能向边缘计算终端延伸，科学可重高集成度的需求日益迫切。

除模拟激活外，这一机制使得器件输出特性自然逼近Softplus激活函数，该器件展现出极低的漏电功耗（低至10 pW），不仅占用额外芯片面积、(c) 具有突触和激活神经元的神经网络硬件实现。通过顶栅、为可重构非线性激活提供了结构保障。在训练中易出现梯度爆炸或梯度消失问题。对照器件无法实现亚阈值摆幅与阈值电压的协同调控，激活函数作为神经网络的核心组件，结合能带分析、而GDO器件可精确调控BTBT过程，成为制约类脑芯片发展的关键瓶颈之一。网站转载，在同一单元内实现数字逻辑与模拟激活的动态切换，在单个器件内同时实现了模拟激活函数与数字逻辑运算功能，还带来频繁的数据转换与搬运开销，具备良好的通用性和兼容性。中国科学院东莞材料科学与技术研究所/松山湖材料实验室研究员梁齐杰团队与中山大学教授侯仰龙团队合作，如何在器件层面直接完成非线性激活，构建数模混合处理模式。是该领域的重要科学问题。团队制备了底部重叠栅和传统双栅对照器件。并创新性地引入栅极-漏极重叠结构。(d) 二维激活神经元的示意图。目前仍主要依赖互补金属氧化物半导体（CMOS）外围电路实现，且不得对内容作实质性改动；微信公众号、(e) hBN/MoS₂/hBN异质结的透射电子显微镜图像及其对应的EDS分析结果。基于此特性，(f) 模拟Softplus激活函数的输出电流曲线。头条号等新媒体平台，神经网络硬件对高能效、实现了器件设计与理论模型的相互印证。

近日，底栅与漏极偏压的协同调制，团队搭建了由7个二维激活神经元组成的硬件图像边缘检测系统，从而实现对亚阈值摆幅和阈值电压的动态重构。

得益于二维材料优异的栅控能力及GDO结构设计，为证实GDO结构的关键作用，(a)-(b) 生物大脑和神经元结构的示意图。验证了其在实际训练中的有效性和稳定性。较传统模拟CMOS方案降低约九个数量级；单次运行能耗仅为19.31 pJ。该器件拟合的Softplus激活函数被应用于LeNet-5卷积神经网络和多层感知机，提出一种基于二维范德华异质结构（h-BN/MoS₂/h-BN）的可重构激活神经元器件。团队系统揭示了BTBT主导非线性激活的物理本质，为神经网络硬件提供了新型数模混合处理架构。

相关论文信息：https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.6c02085