近日，我校许小红-薛武红教授团队及合作者在国际知名期刊《Nature Communications》发表题为“Dual-ferroelectric stacked high-performance field-effect transistor”的研究论文。许小红教授、薛武红教授、周菲迟教授为通讯作者，王鹏教师为第一作者。该研究工作获得国家自然科学基金、国家重点研发计划等项目的资助。

当前主流的视觉系统大多基于冯∙诺依曼架构——传感器负责“看”，内存负责“记”，处理器负责“算”。数据反复搬运导致高能耗、高延迟，难以满足复杂场景下的实时决策需求。人类视觉系统通过视网膜与视觉皮层协同工作，能完成对颜色、运动、轮廓等多维信息的并行处理与融合。然而，现有光电器件大多功能模式单一，缺乏按需切换处理模式的任务自适应能力，也难以对多维视觉信息进行并行处理，严重制约其在复杂视觉任务中的应用。

针对上述瓶颈，本工作设计了一种基于ReS₂/BN/CIPS 双铁电堆叠场效应晶体管。双层铁电堆垛架构显著增强了极化场对沟道的栅控效率，在非易失存储、神经突触仿生两大维度实现性能量级跃升：电流开关比高达10⁸，暗电流低至3×10^-15A ，超过300个可区分的电导态（＞8-bit），单突触事件能耗低至0.4 fJ等。综合性能显著优于已报道的光电突触器件。基于该晶体管，进一步构建类脑视觉系统，实现了静态与动态多维视觉信息的多任务并行处理。该研究通过单一极化自由度实现多种可重构功能，大幅降低前端数据搬运开销，为构建低功耗、高响应的类脑智能感知系统提供了高效、可行的技术路径。

全文连接：https://doi.org/10.1038/s41467-026-76907-4

双铁电晶体管的结构及其可重构功能与类脑视觉应用