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（来源：NatureElectronics）
期间 ， 也经历了理论结合实验、同步推进、互相印证的各种迂回挫折 。 研究初期正处于新冠疫情初发时期 ， 由于不能入校实验 ， 大家只能根据调研结果和已有的实验现象 ， 来进行建模和仿真等工作 。
尽管模型的初步建立、以及数值的仿真 ， 可以展现出一些符合文献描述的结果 。 但也会给出一些文献中从未报道过的奇怪结果 ， 当时课题组受限于研究条件 ， 不能用实验进行验证 ， 只能依靠“脑补”展开想象 。
后来终于可以进校实验 ， 这时他们重新审视这些“奇怪的结果” ， 并根据理论方法去制备和测试器件 ， 证明可以在实验中得到其中某些结果 。
也就是说 ， 理论给出的“奇怪结果”并不奇怪 ， 只是之前从未被测出来 。 更加值得注意的是 ， 他们发现这些特性竟然是可以被控制的 。
对此刘川表示：“这激起了我们的研究热情 ， 促使我们进行更深入的探索 。 也正是这种理论与实验的深度结合 ， 带给了我们足够新奇的体验 ， 也让我们对《三体》里的一句话深有体会：‘不要轻视简单 ， 简单意味着坚固 。 ’理论虽然简单 ， 但却能带来丰富的预测结果 ， 这是我们之前未曾体会过的 。 ”
基于目前的成果 ， 也让他们对于同类器件建立了初步认识 ， 其计划在理论指导之下 ， 去挖掘更能发挥优势的材料体系 。 在进一步验证理论的同时 ， 也希望可以提高响应速度、以及不同器件间的一致性 。
除此以外 ， 课题组还计划基于本次的硬件结构 ， 开发一个小规模的神经网络 ， 让一些原来必须用软件实现的智能计算方案 ， 也能用硬件来实现 。
参考资料：
1.Liang,X.,Luo,Y.,Pei,Y.etal.Multimodetransistorsandneuralnetworksbasedonion-dynamiccapacitance.NatElectron5,859–869(2022).https://doi.org/10.1038/s41928-022-00876-x返回搜狐 ， 查看更多
【中山大学提出新型晶体管原理，为构建多模态神经网络提供理论基础】责任编辑：

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