香港大学（港大）工程学院电机与计算机工程系与先进半导体与积体电路研究中心（CASIC）的团队在低温电子学领域取得了重大突破。团队成功研发出一款可在接近绝对零度下运作的可编程“神经形态”（neuromorphic）硬件平台，为大规模量子计算机的普及以及深空探测任务提供了潜在解决方案。

在张宇昊教授和博士生杨鑫的带领下，该团队发现了一种在工业标准的碳化矽（SiC）MOSFET中产生并控制负微分电阻（NDR）的创新方法。这项技术首次证实，单一电晶体在低至10 mK（毫开尔文，即接近绝对零度）的极低温下，仍能模拟生物神经元的高效“脉冲”（spiking）运作模式。

现代量子计算机需要极其复杂的电子系统来控制“量子比特”（qubits）。由于量子比特极易受干扰，必须保存在接近绝对零度的极低温环境中。然而，现有的矽基控制器功耗极高且容易发热，迫使科学家只能将其安置在远离量子比特的地方。这导致系统内部需要连接海量的排线，形成“线路瓶颈”，严重限制了量子计算机的规模和性能。

张教授表示：“我们的工作引入了一种可以与量子处理器整合在一起的硬件平台，通过利用碳化矽中独特的载子动力学，我们能够创造比传统电子设备能效高出数千倍的电路，从而显著降低低温系统的热负荷。”

研究人员发现，当碳化矽MOSFET被冷却至2 K以下时，在电子-施主碰撞电离（EDII）的推动下，会展现出显著的“S形”负微分电阻（NDR）行为。与以往依赖热量运作的技术不同，这种物理机制源自材料本身的原子结构，因此即使在不同批次的芯片生产中，也能展现出极高的稳定性与一致性。

“这是一种稳健且可扩展的方法，”杨博士生指出， “由于碳化矽已被全球广泛应用于电动车和电网中，我们可以利用现有的工业代工厂，在300毫米晶圆上制造这些低温芯片” 。

该研究证明，这些神经元可以被“级联”并构建出更庞大的网络，为在极低温环境下进行复杂的本地数据处理奠定基础。该技术预料将显著提升量子纠错与实时量子控制的效率。除了量子计算，这款结构强韧的电路也非常适合应用于深空探测，帮助电子设备在月球表面或太阳系边缘的极寒极限环境中正常运作。

这项发现已发表在《自然·通信》（ Nature Communications ）上，文章标题为“基于碳化矽中栅控负微分电阻的低温神经形态电路”（Cryogenic neuromorphic circuits using gate-controlled negative differential resistance in silicon carbide） 。