杨 倩， 杜世远， 罗榕思

(1. 福州大学至诚学院， 福建 福州 350002；2. 福建卫生职业技术学院， 福建 福州 350101； 3. 福建省建筑科学研究院， 福建 福州 350101)

1 引 言

近年来，类脑计算已成为人工智能领域的研究热点。大脑具有高密度的突触和神经元，它们构成了一个复杂的神经计算网络，通过大规模并行计算确保大脑进行复杂的学习、计算和记忆[1-2]。自20世纪50年代以来，基于软件的类脑计算已经取得了很大的进展，然而，基于软件的计算方法依赖于传统的冯·诺依曼结构，其数据处理和存储在物理上是分离的，导致其效率低、能耗高。近年来，另一种基于硬件层面上受到大脑启发的神经形态计算学科——突触电子学，成为研究的热门话题[3]。其中，电子突触是实现硬件的神经形态计算网络的基础和关键，数据的处理和存储可以在单一突触器件内同时实现[4-5]。

为了实现这一目标，人们开发了多种电子突触器件，例如忆阻器、相变存储器、原子开关和突触晶体管[6-9]。其中，三端突触晶体管由于能耗低、扩展性高以及与生物神经元相似，在人工突触方面有着巨大的应用前景。在三端突触晶体管中，基于二维(2D)材料作为半导体层的突触晶体管由于其独特的尺寸优势，在改善器件性能方面显示出巨大的潜力。2D材料具有超薄的原子或分子尺度厚度，可保护器件性能不受表面缺陷、散射和扩散的影响，且具有均匀的微观结构并能实现有效的栅极控制。因此，是一种理想的模拟突触的材料[10-11]。……