人工智能时代

　　视觉数据爆发式增长

　　存储、传输成棘手难题

　　如何为光电器件“减负”？

　　复旦芯片与系统前沿技术研究院

　　刘琦、王建禄教授团队

　　利用铁电畴调控研发了

　　一种可编程的光电二极管阵列

　　实现探测、存储、计算功能“三合一”

　　让探测器像人眼一样高效工作

　　为构建智能视觉系统提供新思路

　　相关成果发表于Nature Materials

　　获得世界人工智能大会WAIC

　　青年优秀论文奖

　　入选2023年复旦“十大科技进展”

　　打破传统探测架构

　　一款芯片集成三大功能

　　曾经，我们用手机拍一张照片，只有几千字节大小。如今，进入超高清时代，一幅千万像素、亿像素的照片，能占据数十甚至数百兆字节的存储空间。根据国际数据公司IDC预测，至2025年，全球数据量将达175ZB（1750万亿亿字节）量级。

　　相机中将光信号转换为电信号的成像芯片，本质上便是光电探测器。高清摄像、高速探测、智能识别……随着光电探测器的应用越来越广，视觉信息数据爆发式增长，存储空间不足难题迫在眉睫，信息处理能力亟待提升。

　　“人们每天传输的海量数据中，冗余信息占比颇高。我们希望让光电探测器更加智能，实现数据传输‘轻量化’，降低延迟，减少功耗。”复旦大学芯片与系统前沿技术研究院教授王建禄介绍。

　　在传统的光电探测架构中，探测、存储和计算单元相互分离，延时高、功耗高，针对这一瓶颈，能否设计出集探测、存储和计算功能于一身的“感存算一体架构”？

　　核心难点在于半导体掺杂——这是半导体制备过程中的一项关键技术，能够改变材料的电学性质。掺杂分为n型掺杂和p型掺杂，传统掺杂技术在半导体中注入掺杂原子，形成n型半导体和p型半导体。这就意味着，当掺杂一旦完成，器件能带结构就无法调节，无法满足智能感知对于光电子器件的可塑性需求。

　　曾有国内外研究者尝试过外加栅压的方法，然而，外部电压撤去后就无法保持性能，因此必须持续加压，带来了高能耗、器件不稳定和不可靠方面的问题。

　　2020年，团队提出一种新的技术路径：用铁电极化代替传统掺杂技术。“我们发挥了铁电畴非易失、可重构的特点，实现了极化场精准可编程的半导体掺杂新技术。”复旦大学芯片与系统前沿技术研究院青年研究员吴广健说。

　　▲ 铁电畴极化方向由施加到探针的电压局部操纵

　　这一方法无需对半导体元素掺杂，而是通过外部施加电场即可——只需切换铁电极化的大小或方向，就能改变器件导电性能，切换速度可达纳秒级。同时，铁电调控具有高灵敏度，能有效捕捉微小信号。铁电的非易失特性，还可使器件在单次调节后长时保持。beat365手机版官方网站

　　▲ 经过极化操作后的铁电相图，相位差为180°。PFM定义的铁电畴具有任意可重构特性

　　基于该方法，探测器不仅可以“记忆”电导状态，还能通过精准调节权重从而进行计算。光信息探测、权值存储和高级计算的功能，被集成到传感器阵列中，有效减少了感知数据的传输和计算步骤，实时、高效地处理探测数据。

　　▲左侧是传统探测架构，感存算模块分离；中间是存算一体架构，存算结合但感知层独立；右侧是感存算一体架构，能够直接识别图像

　　仿生思路驱动交叉研究

　　实现“类人眼”性能

　　尽管做的是芯片研发，团队的研究灵感，最初来自于人眼。

　　“人眼就是在感知的同时不停对视觉信息进行计算，因此我们希望在光电探测器上，也能模拟人眼的高效处理能力。”吴广健介绍，人的双眼能在一定动态范围内适应环境变化，当人从昏暗的电影院走到明亮的室外时，会自动调整瞳孔的进光量，从而对图像进行识别，“我们用铁电畴调控器件，也是类似于这种自适应调整”。

　　团队负责人刘琦教授常年扎根存算研究，铁电调控则是王建禄教授长期的研究方向。结合双方优势，团队确定研究思路，聚焦实现探测器的“类人眼”性能，力求让其兼具高性能探测、权值存储、原位计算功能。

　　借助仿生思路，研究从一开始就具有高度交叉性，与仿生视觉、类脑智能息息相关。团队成员学习借鉴人眼的生物功能，积极咨询脑科学研究人员，最终完成器件设计，并花了一年多时间完成实验。

　　团队制备了3×9二极管阵列，利用铁电调控的正负光响应、线性、多态特性，实现了矢量乘加运算，此外还开展了较大范围的线性调节，而后借助计算机算法等工具对其进行针对训练beat365。

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