人类的大脑可以认为是一种高效的信息存储与计算系统，具有非常低的功耗（~ 20 W）。这主要源于人脑对信息处理的独特方式。人脑中存在大量的神经元，其相互连接构成复杂的神经元网络。每两个神经元的连接点称为突触，信息通过突触连接强度（即突触权重）的变化进行存储与计算。突触可塑性即是通过特定模式的突触活动产生突触权重变化的生物过程，这个过程被认为是大脑学习和记忆的源头。
可以看出，人脑是一种典型的非冯·诺依曼构架，即存储与计算于一体的并行信息处理模式，并且具有自适应学习能力、高的容错能力和抗干扰能力。
突触晶体管是近年来提出的一种三端忆阻器件，利用其电阻态的非易失性连续变化可以进行神经突触功能的模拟。其结构和工作模式与传统的半导体硅基场效应晶体管相似，通过施加栅极电压来调节忆阻晶体管源极和漏极之间沟道电阻的大小。
但是，与硅基场效应晶体管不同的是，突触晶体管采用了具有迁移离子的电解质材料代替二氧化硅作为栅隔离层。在栅极电压作用下，迁移离子与沟道材料发生电化学反应并注入到沟道中，使得在栅极电压去除后，沟道电阻的变化可以保持下来。
近期，中国科学院物理研究所/北京凝聚态物理国家研究中心磁学国家重点实验室孙阳研究组利用二维层状α-MoO3单晶薄片作为沟道材料，离子液体作为栅极，实现了这种突触晶体管，利用该器件的电阻态的变化，成功模拟了突触权重增强和减弱、短时记忆至长时记忆的转变等典型神经突触可塑性行为。
然而，由于这种突触晶体管采用离子液体作为栅隔离层，并且沟道电导的变化行为强烈依赖于环境的湿度变化，不利于实现大规模阵列器件的制备和应用，需要进一步开发具有新机制或新结构的全固态突触晶体管器件。
最近，在前期的工作基础上，孙阳研究组尚大山副研究员和博士生杨传森、刘楠等采用固态Li离子电解质替代了离子液体作为栅隔离层，制备了一种全固态突触晶体管。
在栅极电压作用下，通过Li离子在层状α-MoO3中的注入与抽出，实现了α-MoO3沟道电阻在低电导（~75 nS）条件下的多态可逆变化，并且成功模拟了神经突触权重变化等行为。由于引入了Li离子作为掺杂剂，该器件可以在真空条件下实现沟道电导变化，从而摆脱了对外界环境的依赖，有望实现大规模器件阵列的制备。
以上研究结果已发表在Advanced Functional Materials 28，1804170 （2018）。该工作得到了国家自然科学基金项目，科技部重点研发计划项目和中国科学院先导专项的支持。