神經形態結構融合學習和記憶功能領域的研究主要集中在人工突觸的可塑性方麵，同時神經元膜的固有可塑性在神經形態信息處理的實現中也很重要。德國德累斯頓大學聯合清華大學北京未來芯片創新中心腦靈感計算研究中心(CBICR)近期發表了一篇名為“Intrinsic plasticity of silicon nanowireneurotransistors for dynamic memory and learning functions”的論文，文獻提出一種由矽奈米線電晶體製成的神經電晶體，表麵覆有離子摻雜的溶膠-凝膠矽酸鹽薄膜，從而模擬神經元薄膜的固有可塑性。
該文獻的工作得出了以下幾點結論：① 神經電晶體中的介電工程(如文獻提出的溶膠-凝膠的可控離子摻雜)可以補充和強化記憶材料在下一代神經形態計算設備中的功能。②文獻提出了一個單一的神經元設備架構及其電路模型，以多個突觸後輸入作為門輸入，多個軸突終端作為晶體管輸出，模擬了一個基於形態學和層次結構特征的真實神經元的信息處理。該裝置模擬說明了神經電晶體非線性信號過程的動態學習能力，學習功能由s形函數係數的反饋給出，即元塑性；實驗結果突出了非線性信息處理的能力，這依賴於神經電晶體的固有可塑性。通過利用電流器件的輸出動態控製，能實現在一定的時間範圍內更快或更慢地產生和達到峰值閾值，並控製峰值的速率，這是神經元計算的主要算法。③未來的研究可以研究是否可以通過將文獻所提出的神經晶體管與脈衝發生器相結合來構建一個完全用於尖峰神經網絡的神經元處理器。
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