北京大学集成电路学院杨玉超教授团队提出一种基于动力学转换过程的混合动力学忆阻器，并在电路层面提出新型突触电路，成功模拟了突触疲劳动力学，包括Short-Term Plasticity（STP）和Fatigue STDP，两篇论文均发表于《自然·电子学》（Nature Electronics）。
突触疲劳是生物体节约能量、适应环境的重要机制，此前尚无忆阻器能直接模拟。新器件利用氧化物中双导电丝竞争动力学的自然转变，首次实现了对突触疲劳现象的器件级模拟。
在双声道声音分离任务中，采用该突触电路的储备池计算系统准确率达93.7%，是目前报道的最高水平，展示了类脑器件在神经形态信号处理中的巨大潜力。