根据中国科技大学的官方网站，李晓光教授的团队，在前人研究的基础上，设计了铁电畴形态和翻转动力学，在铁电量子隧道结中实现了一种在亚纳秒电脉冲下对电导状态进行非易失性连续调节的类脑突触器件，可用于构建人工神经网络类脑计算系统。
研究结果已发表在《自然通讯》在杂志里。
据了解,，目前，运行神经网络计算的硬件系统仍然基于传统的硅基计算器和存储器，其能效远远低于人脑。
因此，开发了具有神经形态学模拟功能的类脑设备，如神经网络硬件系统的核心设备--电子突触是进一步推动人工智能发展的重要途径之一。
中国科技大学的研究人员制备了高质量的Ag/PbZr052Ti0。48o3（PZT~1.2nm，（111）取向）/Nb:SrTiO3铁电隧道结。通过PZT超薄厚度和（111）取向的设计，可以获得更小的铁电畴和更连续的翻转动力学行为，更丰富的铁电多畴亚稳态有助于脑样突触器件中多态性的可控调节。
研究人员的计算表明，由铁电隧道结构构建的神经网络计算系统可能实现相当于人脑的卓越能效。人脑突触的响应速度约为亚毫秒，其响应速度也比人脑突触快6个数量级，可与美容脑突触的能效性能相媲美。
