在探索高效、低耗能的计算技术前沿，复旦大学微电子学院陈琳教授及其团队携手山东大学集成电路学院研究员王天宇，共同在国际顶级期刊《Nano Letters》上发表了一项颠覆性研究成果。该研究聚焦于纳米反铁电神经形态器件，为未来的大规模神经形态计算开辟了一条全新的道路。

该研究的核心在于，团队成功开发出一种基于铪锆氧基（Hf1-xZrxO2）的新型反铁电材料，该材料不仅展现了从铁电到反铁电的极化行为转变，还具备独特的逐步极化翻转和本征去极化特性，这些特性使其成为模拟脉冲神经元的理想候选者。

通过巧妙设计，团队引入了功函数工程来构建内建偏压，有效解决了零偏置下净剩余极化不足的问题，同时大幅提升了器件的耐久性和高密度三维集成能力。

更令人瞩目的是，该新型反铁电器件在神经形态计算领域展现出了卓越的性能。研究团队利用这种材料与CMOS工艺的高度兼容性，设计出了一种新原理的人工突触/神经元器件。该器件在模拟神经元行为时，表现出极低的发射能耗（1.36 fJ/spike），并在引入非对称电极后，实现了包括成对脉冲促进（PPF）和长期增强/抑制（LTP/LTD）在内的复杂突触行为，功耗更是低至惊人的245 aJ/spike。