像人眼一樣智（zhì）能！複旦芯片實現感存（cún）算一體化文章

【儀表網 研發快訊】人工智能時代（dài），視（shì）覺（jiào）數據爆發式增長，存儲、傳（chuán）輸（shū）成棘（jí）手（shǒu）難題（tí），如（rú）何為光電器件“減負”？

　　複旦芯片（piàn）與係統前沿技術研究院劉（liú）琦、王（wáng）建祿教授團隊，利用鐵（tiě）電疇調控（kòng）研發了一種可編程的光電二極管陣列，實現探（tàn）測、存（cún）儲、計（jì）算功能“三合一”，讓探測器像人眼一樣高效工作，為構（gòu）建智（zhì）能視覺（jiào）係統提（tí）供（gòng）新思路。

　　相關成果發表（biǎo）於Nature Materials，獲得世界人工智能大會（huì）WAIC青年優秀論文獎，入選2023年複旦“十大科技進展”。

打破傳統探（tàn）測架構，一款芯片集成（chéng）三大功（gōng）能

　　曾經，我（wǒ）們用手機拍一張（zhāng）照片（piàn），隻有幾千字節大小。如今，進入超高（gāo）清時（shí）代，一幅千萬像素、億像素的照片，能占據數十甚至數百兆字節的存儲空間。根據國際數據公司IDC預測，至（zhì）2025年，全球數據量將達175ZB(1750萬億億字節（jiē）)量級。

　　相機中將光信號轉換為電信號的成像芯片，本質（zhì）上便是光電探測器。高清攝像（xiàng）、高（gāo）速探測、智能識別……隨著光電探測器的應用越來越廣，視覺信息數據爆發式增長，存儲空間不足難題迫在眉睫（jié），信息處理（lǐ）能力亟待提升。

　　“人們每天傳輸的海量數據中，冗餘信（xìn）息（xī）占比頗高。我們希望讓光電探測器更加智能，實（shí）現數據傳輸‘輕量化’，降低延遲，減少功耗。”複旦大學芯片與係統前沿技術研究院教授王建祿介紹。

　　在傳統的光電探測架構中，探（tàn）測、存（cún）儲（chǔ）和（hé）計算（suàn）單元相（xiàng）互分離，延時高、功耗高（gāo），針對這一瓶頸，能否設計出集探測、存儲和計算功（gōng）能於一身的（de）“感存算一（yī）體架構”？

　　核心難點在於半導體摻雜——這是半（bàn）導體製備過程（chéng）中的一項關鍵技術，能夠改變材料的電學性質。摻雜分為n型摻雜（zá）和p型摻雜，傳統摻雜技術在半導體中注入摻雜（zá）原子，形成n型半導體和p型（xíng）半導體。這就意味著，當摻雜一旦完成，器件能帶結構就無法調節，無法滿足智能感（gǎn）知對於光（guāng）電子器件的可塑性（xìng）需（xū）求。

　　曾有國內外研究者嚐試過外加柵壓的方法，然而，外部電壓撤去後（hòu）就無法保持性能，因此必須持續加壓，帶來了高（gāo）能耗、器件不穩定和不（bú）可靠方麵的問（wèn）題。

　　2020年，團隊提（tí）出一種新的技術路徑：用鐵電極化代替傳統摻雜技術。“我們發揮了鐵（tiě）電疇非易（yì）失、可重構的特（tè）點，實現了極化場精準可編程的半導體摻雜（zá）新技術。”複旦大學芯片與係統前沿技術研究院青年研（yán）究員吳廣（guǎng）健說。

鐵電疇極化方向由施加到探（tàn）針的電壓局部操縱

　　這一方法無需對半導體元素（sù）摻（chān）雜，而是通過外部施加電場即可——隻需切換鐵電極化的（de）大（dà）小或方向，就能（néng）改變器（qì）件導電性（xìng）能，切換速度可達納秒級（jí）。同時，鐵電調控具有高靈敏度，能有效捕（bǔ）捉微（wēi）小信號。鐵電（diàn）的非易（yì）失特性，還可使器件在單次調節後長時保持。

　　經過極化操作後的鐵電相圖，相位差（chà）為180°。PFM定義的鐵電疇具有（yǒu）任（rèn）意（yì）可重構特（tè）性

　　基於該方法（fǎ），探測器不僅可以“記憶”電導狀態，還能通過精準調節（jiē）權重從而進行計算。光信息探測、權值存儲（chǔ）和高級計算的功（gōng）能，被集成到傳感器陣列中（zhōng），有效減少了（le）感（gǎn）知數據的傳輸和計算步驟，實（shí）時、高效地處理探測數據。

　　左側是傳統探測架構，感存算模塊分離；中間是存算一體架構，存算結合但感知層（céng）獨立；右側是感存算一（yī）體架構，能夠直接識別圖像

　　仿生思路驅動交叉研究，實現“類人眼”性能

　　盡管做的（de）是芯片（piàn）研發，團隊的研究靈感，最初來自於人（rén）眼。

　　“人眼就是在感知的同時（shí）不停對（duì）視覺信息進行計算，因此我們希（xī）望在光電（diàn）探測（cè）器上，也能模擬人（rén）眼的高效處理能力。”吳廣健介紹，人的雙眼能在一定動態範圍內適應（yīng）環境變化，當人（rén）從昏暗的電影院走到明亮的室外時，會自動調整瞳孔的進光量，從而對圖像進行識別，“我們用（yòng）鐵電疇調控（kòng）器件，也是類似於這種自適（shì）應調（diào）整”。

　　團隊負責人劉琦教（jiāo）授常（cháng）年紮根存算研究，鐵電調控則是王建（jiàn）祿教授（shòu）長（zhǎng）期的研究方（fāng）向。結合雙方優勢，團隊確（què）定研究思（sī）路，聚焦實現（xiàn）探測器（qì）的“類人眼”性能，力求讓其兼具高（gāo）性（xìng）能探測、權值存儲、原位計算功能。

　　借助仿生思路，研究（jiū）從一開始就具有高度交叉性，與仿生視覺、類腦智能息息相關。團隊成員學習借鑒人眼的生（shēng）物功能，積極谘詢腦科學研究人員，最終完成器件設計，並花了一年多時間完成實驗。

　　團隊製備了3×9二極管陣列，利用鐵電調控的正負光響應、線性、多（duō）態特性，實（shí）現了矢量乘加運算，此外（wài）還開展了較大範圍的線性調節，而後借（jiè）助計算機算法等（děng）工具對其進行（háng）針對訓練。

　　原理驗證實驗中，他們（men）在機器狗身上安裝芯片，讓其按（àn）照“看到”的方向圖標自行前進。從演示畫麵可以看到，在無需（xū）外部存儲和計算單元的情況下，機器（qì）狗可以按照向左、向右等方向準確實時前進。

　　Nature Materials同期（qī）發表“研究簡報”對成果進行了亮點報道，評價其“開發了一種使用鐵電調控的（de）非易失性光電二極管（guǎn）傳感器陣列來實現感存算一體架構，大大減少了傳感和計算單元之間接口處的數據傳輸和轉換，在能耗和（hé）延遲方麵顯示出顯著的優勢”。

　　曾獲洪堡研（yán）究獎的美（měi）國加（jiā）利福尼亞大學洛杉磯分校Ya-Hong Xie教（jiāo）授則評價：“這種p-n結能夠（gòu）實現光探測，為先進的納（nà）米（mǐ）光電探測器和實現下一代（dài）光電器件提供了機會。”

　　人臉識別、無人駕駛……智能識別應用（yòng）前景廣闊

　　由於具備實時處理、輕量數據的兩大優勢，低延遲、低功耗，複旦團隊研發的這一智能探測芯片（piàn）在未來應用廣泛，特別是人臉識（shí）別、動目標監測、無人駕駛等多（duō）種智能化場景。

　　以動目標監（jiān）測為例，探測器探測到的大部分信息是目標未出現的（de）畫麵數據，其實都是冗餘信息。傳統的探測器會將所（suǒ）有探測數據進行存儲，再（zài）傳輸至計算單元，而智能探（tàn）測芯片則通過一體化的計算功能，實時處理數據，隻采集、傳輸目標出現（xiàn）的有效圖像，能使得數（shù）據壓縮量達到（dào）90%。

　　而在無人駕駛這種高速移（yí）動場景中，更需要實時對探測目標進行快速反應。傳統架構需要經過三道傳輸環節，而感（gǎn）存算（suàn）一體架構可以進一步提升反應（yīng）速度，使汽車在更短時間尺度觸發駕駛的相關決策指令。

　　眼下，無人駕駛蓬勃發展，其背後技術大（dà）多還是基於激光（guāng）雷達主動發射（shè）激光進行距離探測——借助發出的（de）激光反射到探測器（qì），汽車才可以計算前方物體（tǐ）和車身的距（jù）離，從而進行決策。

　　隨著無人駕駛汽車越來越（yuè）多，環境中的發射激光隨（suí）之增加，難免對人眼（yǎn）造成損害。相較之下，智能探測芯（xīn）片的優勢還在（zài）於無需主動發射激光信號，而是和人眼一樣完全被動獲取信息，對環境和人體（tǐ）更為友好。

　　下一步，團隊將繼續提（tí）升探測器性能，並期待通過與各個行業的通力合作，打（dǎ）通後（hòu）端電路設計等環節，實（shí）現該技術在更多應用（yòng）場景的落地。

　　該研（yán）究得到國家重點研發（fā）計劃、國（guó）家自然科學基（jī）金等項目支持，吳廣健、張續猛、馮光（guāng）迪為論文的共同第一作者，田博博、劉琦、王建（jiàn）祿教授為該論文的通訊作者。

文章來源：儀表網 https://www.ybzhan.cn/news/detail-118391.html