简介：

2007年山东大学物理学院获得学士学位，2012年中国科学院物理研究所师从杨国桢院士获硕博连续学位，同年留在物理所光物理实验室任助理研究员，2015年至今任副研究员，博士生导师。担任国家重点研发计划课题负责人，入选中国科学院青年创新促进会。
主要研究方向：

目前人工智能应用的实现依赖于深度学习算法，在传统的冯.诺依曼体系计算机上通过软件模拟人类大脑，程序按地址顺序串行运行，虽然有效但呈现出超高的能耗等诸多缺点。人类大脑由于众多神经元通过突触连接成神经网络，表现出极其高效的并行处理能力，堪称地球上最为高效的计算系统。类似于人脑的神经网络型信息处理模式性能将会明显优于传统架构计算机，开发符合神经形态计算特性的电子器件（电子突触）进而构建大规模人工神经网络，最终实现人工智能产业亟需的高性能低功耗“类脑芯片”，已经成为未来信息科技发展的一个重要方向。在此背景下，我的学术研究定位于面向人工智能应用的功能氧化物外延膜及神经形态器件，通过功能氧化物材料的设计探索构建高性能人工突触，从而为未来“类脑芯片”的实现打下坚实的科学基础。
过去的主要工作及获得的成果：

一直从事激光分子束外延方法制备功能氧化物外延膜及信息器件研究，侧重于通过极化场调控氧化物界面实现高性能器件。主要学术成绩如下：通过电解质极化场控制H和O离子实现高性能的突触晶体管，并模拟了长短程可塑性、脉冲时间依赖的可塑性等重要类突触功能，对人工智能器件的优化设计和性能改善具有重要的参考意义；使用电解质极化场调控几种功能氧化物异质结的金属绝缘体转变，揭示了电解质与氧化物界面离子交换的重要作用；系统研究铁电隧穿结中铁电极化和离子移动如何影响器件性能，在此基础上制备的铁电隧穿结器件开关比创造了世界纪录，进一步实现了高性能铁电氧化物突触器件。在包括iScience、Adv. Mater.、Adv. Funct. Mater.、Nano Energy、PRB等期刊上发表SCI论文60余篇，引用1100余次，出版中英文专著3章。目前承担国家重点研发计划、国家自然科学基金委、中国科学院等多个项目，经费充足。担任Nat. Commun.、Adv. Mater.等学术期刊审稿人。
代表性论文及专利：

近期代表性论文（* corresponding author）：
Jian-kun Li, Chen Ge*?et al., Reproducible ultrathin ferroelectric domain switching for high-performance neuromorphic computing, Adv. Mater. 32, **?(2020).
Chen Ge*, Ge Li,?et. al., Gating-induced reversible H_xVO₂ phase transformations for neuromorphic computing, Nano Energy 67, 104268?(2020).
Jian-kun Li, Chen Ge*?et al., Energy-Efficient Artificial Synapses Based on Oxide Tunnel Junctions, ACS Appl. Mater. Interfaces?11, 43473?(2019).
Jian-kun Li^#, Ning Li^#, Chen Ge*?et al., Giant electroresistance in ferroionic tunnel junctions, iScience 16, 368 (2019). Cell综合类子刊
He-yi Huang, Chen Ge*?et al. Electrolyte-gated synaptic transistor with oxygen ions, Adv. Funct. Mater. 29, ** (2019).
Chen Ge*, Chang-xiang Liu,?et al. A ferrite synaptic transistor with topotactic transformation, Adv. Mater. 31, ** (2019).
Jing-ting Yang, Chen Ge* et al., Artificial synapses emulated by an electrolyte-gated tungsten-oxide transistor, Adv. Mater. 30, ** (2018).
Jing-ting Yang, Chen Ge* et al., Effects of line defects on the electronic and optical properties in strain-engineered WO₃ thin films, J. Mater. Chem. C 5, 11694 (2017).
目前的研究课题及展望：

长期致力于通过极化场调控界面实现高性能氧化物突触器件，进而构建人工神经网络，在材料物理与原型器件的结合处探索新现象。
培养研究生情况：

已协助指导毕业博士生2名，1人获国家奖学金，1人获优秀毕业生。每年计划招收硕博连读生或博士生1-2名，欢迎具有科研热情的考生报考，同时欢迎博士后****加入研究团队。有意向的同学和博后****请邮件联系。电话：
Email：
gechen@iphy.ac.cn