由香港中文大学（深圳）理工学院张敏教授领导的研究团队近日成功研究具有双栅极结构的本征柔性多模式可重构晶体管（IFMRT），并展示了其在电路和神经形态器件中的应用。以“Intrinsically Flexible Multimode Reconfigurable Transistors for Polymorphic Circuits and Neuromorphic Devices”为题的论文已被国际期刊Nature Communications接收发表。

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-025-67041-8 

本征柔性多模式可重构晶体管具有双栅结构，顶栅或底栅可独立或共同作为调制端，实现器件在p型、n型与双极性模式之间的切换，且阈值电压可调。基于该器件，研究团队实现了反相器和多态逻辑电路，其具有可选择的NAND或NOR逻辑功能，为硬件安全提供了潜在解决方案。在神经形态器件方面，该器件还可实现可重构的突触响应与树突集成能力，为自动避障等机器人决策场景提供了解决方案，还模拟了人类手臂运动控制中的高级与低级神经中枢的协同控制，有望用于机器人手臂控制及推进智能假肢的发展。该晶体管在4毫米弯曲半径下经历5000次弯折后，仍保持其可重构特性。IFMRT及其功能演示为柔性可穿戴电子与软体智能机器人开辟了新的可能性。

在新型半导体器件研究领域，可重构晶体管以其独特的电控型态切换能力，为实现器件级功能重构提供了极具前景的解决方案。该器件仅通过电学输入调控，即可在同一结构中实现p型与n型晶体管特性的动态重构。可重构晶体管的灵活性促进了器件多功能化，丰富了电路和神经形态器件的表达能力。可重构特性能有效抵抗反向破译，为硬件安全提供潜在解决方案；可重构特性能够模拟生物体内维持神经系统稳态的可重构突触响应和具有高效处理信息能力的树突结构。与此同时，将柔性电子与神经形态器件相结合的研究为共形贴合的人体可穿戴设备、智能机器人和人机交互界面提供了新的解决方案，从而开拓出新的应用体验和场景。

该研究提出的IFMRT具有本征柔性和多模式可重构的特点，并展示了其在可重构电路、人工突触及树突集成中的应用。IFMRT为双栅结构，一个栅极作为极性栅用于调节工作模式，另一个栅极作为控制栅控制沟道开关，顶栅或底栅均可作为极性栅。沟道的双极特性与极性栅的调制能力使该晶体管可在p型、n型及双极性模式间实现重构，并且阈值电压均可调节。器件出色的本征柔性使其能在弯曲状态下保持可重构操作，在4毫米弯曲半径下经历5000次弯折后可保持可重构性能。

基于p型和n型IFMRT，该研究进一步实现了反相器和多态逻辑电路。单一电路可通过单比特输入选择实现NAND与NOR两种工作模式，隐藏电路实际功能，仅在配置正确密钥时方可正常运行，在硬件安全领域展现出应用潜力。

在生物体中，突触响应可被灵活调节。例如，内啡肽可作为神经调节剂缓解人体因有害刺激产生的主观疼痛；腹侧被盖区神经元中单个轴突末梢可同时释放兴奋性与抑制性神经递质。这种调节作用增强了神经调控的自由度，是生物体内固有的不可或缺的突触机制。该研究在基于IFMRT的人工突触器件中实现了具有可灵活调节的可重构的突触响应，有望提高神经形态电子的功能性和灵活性。对于施加在顶栅的相同的突触前脉冲，通过设置不同的底栅调制电压，突触响应可以被放大或减弱，还可以从负向转为正向——即对于相同的刺激，该突触器件能够在兴奋与抑制的响应之间实现可重构。

在生物神经网络中，神经元具有多个树突，每个树突都能接收来自其他神经元的信号，整合信息后再将信号传递给其他神经元，树突整合增强了神经网络在单个神经元层面的信息接收与处理能力。该研究基于IFMRT实现了人工树突，模拟了树突整合功能。顶栅与底栅均模拟突触前膜，并作为平等的输入信号，沟道模拟树突状突触后膜。以两个二进制输入信号为例，可能的输入情况包括00、01、10和11。基于IFMRT的人工树突对于四种输入具有不同水平的突触后电流，可以完全区分开四种输入，这种信息整合的功能在机器人自动避障中具有一定应用潜力。00表示左右都无障碍物，机器人保持直行；01表示右侧有障碍物，机器人向左转；10表示左侧有障碍物，机器人向右转；11表示左右都有障碍物，机器人停止前进。此外，该功能更有望应用于任何需要整合二进制输入信息并进行判断的智能决策场景。

基于IFMRT的人工树突还可模仿人体中低级神经中枢（如脊髓）和高级神经中枢（如大脑）协同调控的手臂运动，具有在人形机器人机械臂控制方向上的应用潜力。顶栅具有较强的沟道耦合，模拟大脑的高级控制能力，而底栅具有较弱的沟道耦合，模拟脊髓的低级控制能力。单独向底栅施加正脉冲会产生抑制性突触响应，这对应脊髓独立控制的热刺激自主缩手反射。而在运动控制中处于更高地位的大脑能够覆盖脊髓的反射行为：当意外握住高温水杯时，大脑会抑制脊髓的缩手反射，控制手臂暂时握住水杯并尽快放置于桌面，而非直接放手打翻水杯。模拟高低级神经中枢控制下的协同运动，使机器人能够针对不同情境采取差异化应对策略，提升机器人运动控制的精细度与适应性。通过底栅模拟的低级神经中枢及基础的条件反射，可保护机器人免受高温、锐物等外部伤害；而通过顶栅模拟的高级神经中枢，能够突破条件反射的单一性，提供应对复杂情境时所需的更高层级的控制能力。