本网讯（材料科学与工程学院）近日，我校材料科学与工程学院何刚教授团队与王守国教授团队联合，在多模态器件领域取得重要突破，相关研究成果以“Frame-Channel Engineered Multimodal Transistor Integrating Neuromorphic Computing with Cross-Modal Edge Intelligence”为题发表在材料学科国际知名期刊《Advanced Functional Materials》（DOI: 10.1002/adfm.202506332）。材料科学与工程学院博士研究生何波为第一作者，何刚教授和王守国教授为论文共同通讯作者，安徽大学为第一单位。
神经形态电子学的持续发展旨在设计能够模仿生物神经网络的结构、功能和可塑性的电子系统，以应对超级计算机的硬件运算需求和人工智能背景下多模态智能边缘设备的发展。具有电压迟滞窗口的三端晶体管作为新兴神经形态电子器件的候选方案，在模拟生物突触可塑性方面展现出独特优势。这类器件通过迟滞效应引发的历史依赖性电导调制，可实现尖峰可塑性和多级记忆态等关键神经突触行为，对集存算与一体的高效神经系统的实现至关重要。然而，尽管许多类型的高光窗口器件在电调制模式下的突触仿生性能以取得显著进展，其向多模态器件的进展仍面临相当大的瓶颈。一个关键挑战是在于为其创建更接近生物神经系统的调制生态，以突破传统神经形态行为的模拟对非易失性电导更新的过分依赖。
有鉴于此，团队在前期氧化物薄膜晶体管研究的基础上（Adv. Mater. 2024, 36, 2409406; Adv. Func. Mater. 2024, 34, 2310264; Adv. Func. Mater. 2024, 34, 2316375; Nano. Lett. 2024, 24, 9311; ACS Nano. 2022, 16, 4961），通过采用由绝缘材料和活性材料组成的双层纳米纤维膜（NM）沟道设计，创新性地构建了具有框架-沟道（FC）结构的场效应晶体管（FET），从而建立了一个适应性更强的生物启发系统。FC架构场效应晶体管（FCFET）显著增强了活性材料与物理空间信号之间的全维度自发耦合能力，激活了优异的特定器件特性。结合光刺激诱导的突触可塑性与高达 0.835 V/V 窗口增益，团队在人工突触设备层面上实现了生物启发的抑制整合调控机制，并成功展示了先进的生物模拟功能，包括突触调节和基于横向抑制的视觉处理。重要的是，该器件可跨模式切换为智能呼吸信号传感器，并与轻量级算法相结合，构建出高效的交互式边缘系统。该工作将材料结构、神经形态动力学和算法设计进行系统性融合，为开发新一代智能功能电子产品提供了重要的协同优化策略。
图. 基于FC设计的多模态晶体管功能展示