可能彻底改变计算领域的实验室意外发现

一名学生在测试存储电路时，忘记了连接MOSFET的体效应端，导致晶体管表现出类似神经元的电学行为：当电压达到阈值时，电流突然产生尖峰，随后自我弛豫。研究团队意识到，在体效应端悬空的情况下，碰撞电离产生的空穴在硅体中积累，使晶体管变成一种双极结型器件，能够像生物神经元一样发射尖峰。通过用第二个晶体管控制体接触电阻，他们实现了数百万次循环中一致且可靠的尖峰发射。这一偶然发现可能利用标准CMOS晶体管实现节能的神经形态计算，从而有望降低人工智能的巨大功耗。目前，GPU每块功耗高达1000瓦，而采用复杂晶体管电路的神经形态芯片已显示功耗降低可达1000倍。单晶体管神经元将能实现更大规模、更高效率的系统。