【据美国斯坦福大学网站2019年4月25日报道】美国斯坦福大学的科研人员将聚合物基氧化还原晶体管与导电桥存储器(CBM)进行了集成，制成了研究人员称为“离子浮栅内存”(IFG)的非易失性、可寻址的突触存储器。这种人工突触的工作原理类似电池，通过调高或调低两个端子间的电力流动来模拟人脑神经元的学习过程，并允许进行并行编程。通过稀释绝缘通道中的导电聚合物，研究人员可以将突触权重的读取电流降到10纳安以下。研究人员利用这种IFG构造了一个3X3的人工突触阵列进行验证，结果显示其性能超出预期，能效要比现有计算技术高超一个数量级，氧化还原晶体管经受10亿次“读写”操作后性能未发生任何变化，并能支持超过1兆赫的“读写”频率。研究人员还对一个由1024X1024IFG阵列构成的数字加速器的性能进行仿真评估，结果显示，与目前的14/16纳米的8位SDRAM技术相比，能效提升476倍、延迟降低16倍、面积减小9.5倍。该研究得到了美国桑迪亚国家实验室、美国能源部、美国国家科学基金会等机构的赞助，相关论文《Parallel programming of an ionic floating-gate memory array for scalable neuromorphic computing》已在Science上发表。
