采用传统硅基晶体管的电路来模拟人脑中的突触或者神经元的功能，不仅耗费大量硬件资源，而且执行信息处理的过程非常耗能。因此找到合适的材料，构建出可以模拟人脑运行的类脑器件，以及由这些器件集成的硬件类脑系统，是人工智能能否实现像人脑那样“灵光”的关键。

 

像搭“乐高”一样，搭出类脑视觉传感器。

 

人类视觉系统强大的信息处理能力，很大程度上依赖于视网膜的独特结构和功能。视网膜中的主要细胞包括感光细胞、双极细胞等，这些细胞之间呈现出垂直分层的结构。

 

二维材料具有原子的尺寸和有别于传统三维材料的全新物理性质，而且对外界刺激响应灵敏。更为有趣的是，二维材料具有非常好的垂直扩展性，我们可以像‘搭乐高’一样，在原子世界里，将性质迥异的多种二维材料按照不同的顺序堆垛，制造出自然界并不存在的新型结构材料。

 

通过控制垂直异质结器件的栅压，我们实现了对感光细胞和双极细胞生物功能的模拟，器件的响应时间和功耗均接近人类视网膜的水平——响应时间小于10毫秒，功耗小于10纳瓦。

 

目前，主流的信息处理技术依赖于冯·诺依曼架构，在这种架构中，数据的存储和计算是分开进行的。数据在存储和计算单元之间来回“搬运”，会产生较大的延时和较高的功耗，随时有“交通堵塞”的风险。而人脑的神经结构具有强大的信息处理能力，即使做大量的脑力活动，也只有20瓦左右的功耗。所以，近年来，科学家们不断尝试采用类似人脑神经元的结构来设计电路，以提升算力、降低功耗。

 

如何用更少的硬件，实现更多的运算，这需要电路具有可重构的特性。但目前主流的可重构电路是基于传统的硅基电路，构成这些电路的晶体管器件具有单一的电学特性，一旦制备完成，就无法通过电学操作实现动态转换。只有通过耗费大量的晶体管，来构建复杂的电路，才能让电路拥有可重构的计算能力。专家团队利用二维层状半导体材料二硒化钨，设计出电场可调的二维同质结（ETH）器件，这种器件会表现出8种不同的电流开关状态，从而在器件层面实现了“可重构”的电流开关特性。

 

这意味着，通过设计电场可调的ETH器件，在确保器件与电路都具有可重构功能的同时，可以大幅降低电路晶体管资源的消耗。一方面有利于芯片的小型化和功能密度的提升，另一方面也能降低芯片的整体能耗，有望助力物联网、边缘计算、人工智能等应用的快速发展。

 

来源：科技日报 作者：金凤