假如提到鋰離子電池與計算機有什么關系，那么小編最早想到的是鋰離子為計算機提供電能，假如我說如今鋰離子電池能夠被用作計算機高精密電路中的一個首要的電子元器件，你會感到吃驚嗎?

是的，鋰離子電池作為一個看上去缺少技術含量的儲能設備，居然能夠用在電子計算機的高精密度電路當中，實在讓人摸不著頭腦。小編心里只要一句話相對鋰離子電池說：你咋不上天呢?

這些年，隨著計算機技術的迅速開展，特別是人工神經網絡技術的開展，對大規模信息存儲的需要越來越激烈，可是傳統的存儲元器件，例如SRAM和DRAM在存儲的過程中采用的為串行操作的邏輯架構，因而不僅致使存儲的功率低，還大大添加了信息存儲過程中的能耗。為了克服傳統存儲器的缺陷，咱們可敬的工程師們開發出了穿插存儲器，該存儲器明顯的特色即是采用了并行操作的邏輯架構，進步了存儲器的作業功率，下降了信息存儲的能耗。

近來有報導顯現，根據絲狀金屬氧化物憶阻器的穿插陣列構造的神經網絡原型機，現已能夠經過訓練，進行簡略的圖形辨識和文件分類。可是這些存儲器現在還存在許多的局限性，影響了這些存儲元器件的正確性和能耗功率等，首戰之地的即是嚴峻的寫入噪音，寫入非線性和過高的開關電壓和電流。

為了克服現在的穿插存儲器的局限性，美國Sandia國家實驗室的Elliot J. Fuller研制了一款根據鋰離子電池構造的晶體管(LISTA)，LISTA是一種全固態非揮發性的氧化復原的電阻開關晶體管，其作用機理是利用在加在LISTA兩頭的電壓驅動鋰離子在正負極之間嵌入和脫出，然后到達操控晶體管開關的意圖。

比較于別的類型的存儲器，LISTA的固體電解質與導電通道之間的能量壁壘很低，Li+在LiCoO2中的分散的活化能只要0.25eV左右，Li+在LiCoO2中分散，小電流狀況下，過電勢最低只要5mV，在大電流下也只要100mV，因而僅需要很小的電壓就能夠操控其的開關狀況。

更為首要的是，鋰電池廠商在LISTA作業過程中不會像別的的存儲器相同發作很大的相變，鋰離子在LiCoO2中分散僅會細微的改動其晶體構造。因而比較于別的類型的存儲器，LISTA具有低寫入噪聲，線性操作和低操作電壓和電流等優點，能夠極大的下降存儲器功耗，十分合適應用在人工神經網絡當中。

在SiO2的基板上覆蓋了一層Pt和漏電極，并與一層120nm厚的LiCoO2導電通路相連，中心是一層400nm厚的LPON固體電解質，另一側的覆蓋了一層20nm厚的Si柵電極，其作業原理是經過在柵電極上施加電壓，驅動Li+從導電通路經過固體電解質向柵電極遷移，然后操控導電通路中Li+的濃度，在Li+遷移出LiCoO2的過程中，LiCoO2完成了從絕緣體到金屬導體的改變。

選用LiCoO2的首要原因是其在固體電解質中穩定性好，并且具有杰出的循環功能。LISTA的開關狀況能夠堅持數周乃至是數月，盡管終究會由于自放電致使開關關閉，可是能夠經過添加分散勢壘的方法得到極好的操控。

實際上，現在的技術現已能夠將LISTA的自放電率操控在<3%/年的水平，而神經網絡通常也不會請求存儲時刻到達10年，通常在存儲網絡中的信息每星期都會被重寫，所以現在LISTA的功能現已能夠滿足現有的請求。

讀寫測驗標明，在10%的容量下，LISTA的運用周期可達100000次，根本滿足人工神經網絡的需要，并且經過進步正極的晶體度和下降厚度，能夠進一步的提升LISTA的循環功能，并且在現在的存儲元器件中LISTA具有最高的信噪比，十分合適應用在人工神經網絡當中。

電池網的作業為人工神經網絡所需要的低功耗、低噪音和高線性存儲器的研制創始出了一條的新的思路，利用了Li+在LiCoO2中擴撒壁壘低，活化能低的優勢，開發出了具有極低功耗的高功能存儲器LISTA，極大的進步了大規模信息存儲的能耗功率，有助于人工神經網絡的開展，也是鋰離子電池為人類科技開展所作出的又一大貢獻。