在人工智能浪潮中，模仿人腦運作的神經形態計算被視為突破傳統計算瓶頸的關鍵。然而，現有硬件難以同時實現生物神經元（需短暫記憶）與突觸（需長期記憶）的功能，這一矛盾源于材料物理機制的天然對立。傳統鐵電材料雖能模擬突觸，但其非揮發性與神經元快速重置需求相悖。反鐵電材料雖具自發退極化特性，但相穩定性不足且功能單一。如何通過單一器件平臺整合兩類功能，成為領域內亟待解決的難題。

新加坡國立大學Kah-Wee Ang團隊在《Nature Communications》發表研究，通過創新設計Hf_0.17Zr_0.83O₂反鐵電晶體管，結合金屬-反鐵電-金屬-絕緣體-半導體（MFMIS）柵堆棧結構，首次實現短/長期記憶的可重構調控。該器件通過調節面積比AMIS/AAFE，選擇性激活反鐵電極化切換（170 ns快速響應）或電荷俘獲（10⁴秒保持），在MNIST手寫識別中實現97.8%的準確率，為高密度神經形態芯片提供新方案。

關鍵技術包括：1）原子層沉積制備15 nm Hf_0.17Zr_0.83O₂薄膜；2）MFMIS結構電壓分配優化；3）基于洛倫茲分布的成核限制切換模型分析；4）SpikingJelly框架構建三層級聯脈沖神經網絡。

反鐵電HZO柵堆棧特性
通過FORC（反轉曲線）方法證實，Zr含量83%的HZO具有穩定雙電滯回線，經5,000次循環仍保持反鐵電相，而Zr75%樣品則出現FE相變。厚度為15 nm時特征切換時間僅170 ns，優于鐵電材料（398 ns），適合高速應用。

可重構AFeFET器件機制
MFMIS結構中，面積比調節實現電壓再分配：AMIS/AAFE=1時，短脈沖（2 ms）觸發揮發性STP（短時程增強），長脈沖（50 ms）誘導非揮發性LTP（長時程增強）。電荷俘獲與AFE切換強耦合，臨界電壓隨面積比增大而降低。

突觸與神經元功能驗證
作為突觸時，器件展示線性LTP/LTD（2.1%周期間差異），PPF（配對脈沖易化）雙指數衰減（τ₁=1.58 μs，τ₂=10 μs），STDP（脈沖時序依賴可塑性）時間窗2.04 ms。作為神經元時，自復位LIF（泄漏積分發放）模型僅需0.1 pJ/脈沖，無需外部復位電路。

結論與意義
該研究通過AFE相穩定性調控與電荷動力學耦合，首次在單一器件實現生物突觸（非易失）和神經元（易失）功能的按需重構。其MFMIS設計可擴展至其他CMOS兼容材料體系，2×10¹²次循環的耐久性遠超傳統鐵電器件。這項工作不僅為神經形態硬件提供新架構，更開辟了反鐵電材料在動態記憶系統中的應用前景。