本文摘要：
中国合肥3月19日电(记者吴岚)记者19日从中国科学技术大学获悉，该校李晓光团队最近研究并构建了一种亚纳秒级信息加载速度的超快原型存储器，可用于构建集存储和计算于一体的人工神经网络。这一成果发表在《大自然通讯》杂志网上。 大数据时代，海量数据的低能耗、慢存储和处置是突破和完成人工智能、物联网等技术未来发展的关键之一。因此，市场迫切需要高速、高密度、非易失性的信息存储。
中国合肥3月19日电(记者吴岚)记者19日从中国科学技术大学获悉，该校李晓光团队最近研究并构建了一种亚纳秒级信息加载速度的超快原型存储器，可用于构建集存储和计算于一体的人工神经网络。这一成果发表在《大自然通讯》杂志网上。
大数据时代，海量数据的低能耗、慢存储和处置是突破和完成人工智能、物联网等技术未来发展的关键之一。因此，市场迫切需要高速、高密度、非易失性的信息存储。如果内存也具有突出的忆阻特性，从而构建人工神经组件的功能，那么就可以用来构建一个集存储和计算于一体的计算系统，未来将突破冯诺依曼架构，为人工智能获得硬件对立。
李晓光团队仍致力于铁隧道结信息存储原型器件的研究，在磁电耦合、超快、多阻态、低功耗、非易信息存储等方面取得了最重要的进展。在前人研究的基础上，该团队的研究人员制作了高质量的铁电隧道结。
基于隧道结能带设计及其对电阻变化速度、电源比和操作电压的调节，原型存储器不仅具有快速的信息加载速度，而且具有接近超级商用的存储寿命。即使在极高的温度(225)环境下，仍然可以加载信息，实现高温应急。
研究结果表明，铁电隧道结非易失性存储器具有超快、超强、低功耗、高密度、长寿命和耐高温等优良特性，是目前综合性能最差的非易失性存储器之一。人工神经网络的仿真结果表明，利用铁电隧道结忆阻器构建的人工神经网络可用于识别MNIST手写数字，平均准确率达到90%以上。
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