中山大学团队提出新型晶体管原理，可按需切换不同晶体管模态，为构建多模态神经网络提供理论基础

半导体 【中山大学团队提出新型晶体管原理，可按需切换不同晶体管模态，为构建多模态神经网络提供理论基础】

研究半导体已有多年的刘川教授，一路走来都非常“直溜”，既有专业选择上的一以贯之，也有科研生涯上的稳行高处。

本硕博毕业于清华 和剑桥 的物理系，获得博士学位后，他先后在半导体产业 较为发达的日本和韩国工作。后于 2014 年回国加入中山大学 电子与信息工程学院，主攻半导体材料和原理。

他说：“我在日本国立物质材料研究所工作时，可以和一些高端半导体制造设备厂商共同研究，在他们的研发早期就能尝鲜使用厂商的设备，并通过双方的互动和反馈，根据设备使用情况提出修改的意见。另外，在日本的科研环境中，会不自觉地做得尽可能细致和深入，这也给我如今的科研工作风格带来了影响。”

而在韩国东国大学 的工作环境中，他与合作教授以及企业的互动也比较频繁，但更加注重结果导向，节奏也比较快。

“可以说，在韩国的工作经历，在研究速度上给我提了一大截，也给我现在的科研工作中引入了进度控制的理念。在日韩的工作经验，分别从慢节奏的深入细致和快节奏的目标导向，给我带来了沉浸其中的体验。而现在，我也希望在二者之间做好平衡。”刘川表示。

而在前不久，他和团队的一项研究成果，解决了电解质 栅晶体管在工作机理、调控方法以及潜在应用上的一些问题。为构建多模态的晶体管和神经网络，提供了底层的器件基础和理论基础。

同时，也能为制备和实现多模态晶体管的材料筛选、结构设计、编程应用、特性分析等，提供理论参考，还可以为开发神经形态计算的研究者提供基础硬件模型，以及为高密度低功耗的多模态神经形态硬件提供网络架构。

据介绍，晶体管作为基本的计算单元，已被广泛用于人工突触模拟、神经形态计算等研究中。作为其中的一类，电解质栅晶体管展现了诸多优势，比如低工作电压、高输出电流、以及模拟突触长期记忆和短期记忆的能力。

然而，对于这些新现象，此前报道往往集中于分析其中某一种现象，而多种现象之间的本质联系是什么？至今依旧缺乏一个统一机理，去对其进行描述和理解，因此也就难以系统性地控制器件性能，更难以在神经形态计算中加以利用。

该团队注意到，虽然电解质栅晶体管的复杂性貌似一团“乱麻”，但是串联这些纷繁现象的根本原因和主要线索，便是电解质中离子在电场中的动态过程。

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