北京大学杨玉超团队一天2篇Nature Electronics：类脑计算-忆阻器 | 神经形态材料

背景：神经形态计算系统在处理复杂时序信息时面临挑战，传统基于脉冲时序依赖可塑性（STDP）的系统在高频输入下存在局限，而单脉冲编码系统则具有速度更快、能耗更低的潜力。研究目的：北京大学杨玉超团队的两项研究分别旨在通过混合忆阻器阵列实现抗噪声的疲劳型STDP学习，以及构建端到端的全硬件单脉冲编码系统以提升人机接口性能。结论：第一项研究成功利用界面动态忆阻器和非易失性忆阻器的混合架构实现了疲劳型STDP，增强了脉冲神经网络处理时序信息的抗噪能力；第二项研究基于氧化钒和氧化铪/氧化钽忆阻器开发了单脉冲编码系统，在肌电信号处理中实现了高精度、低能耗（降低约38倍）和低延迟，为高效神经形态硬件提供了新方案。