港科大（廣州）成果在國際電子信息頂刊發表

近日，香港科技大學（廣州）功能樞紐微電子學域程伯駿助理教授課題組的研究成果重磅發表於國際頂級期刊《Nature Electronics》，以「憶阻閃爍神經元實現光子鏈路互聯三維神經網絡」的創新方案，為下一代類腦計算芯片發展注入強勁動力。該成果由香港科技大學（廣州）微電子學域博士研究生周悅和博士研究生方月彤共同擔任第一作者。

《Nature Electronics》作為電子信息領域的權威旗艦期刊，聚焦全球頂尖電子科技突破，其刊發成果代表相關領域前沿方向，學術影響力與產業價值備受認可，是科研界的重要高地。此次港科大（廣州）團隊成果入選，彰顯了學校在神經形態計算領域的硬核實力。

當前，深度學習在語言、視覺、自動駕駛等場景廣泛應用，算力需求持續飆升，但傳統CMOS晶體管計算架構面臨微縮受限、互連擁塞、功耗散熱等瓶頸。受大腦「高密度、低功耗、強連接」啟發的神經形態計算，成為突破困局的關鍵方向。

此前憶阻器件雖具尺寸優勢，但傳統方案依賴複雜外圍電路，制約了大規模集成。港科廣團隊創新提出憶阻閃爍神經元（MBN），將「神經元計算 + 光學讀出 / 傳輸」融合於單器件，擺脫了繁重電學布線，成功破局。

基於該核心技術構建的光子互聯三維脈衝神經網絡表現優異：語音關鍵詞四分類任務準確率達91.51%，MNIST任務中實現1μm陣列節距的超高密度集成，準確率92.27%。同時驗證了長距離光鏈路觸發、無電連接層間讀出等關鍵技術，展現清晰可擴展路線。

此次研究通過器件與架構協同創新，突破傳統硬件系統瓶頸，釋放了三維集成在密度、功耗與可擴展性上的潛力，為高能效、可擴展類腦計算芯片奠定重要基礎，也標誌着港科大（廣州）在相關領域的研究躋身國際前沿。

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