【ZiDongHua 之“半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈”收錄關(guān)鍵詞：復(fù)旦大學(xué) 自動駕駛 人工智能 機器人 智慧醫(yī)療 集成電路 傳感器 邊緣智能 智能家居 】
　　
　　類腦視覺芯片新突破！復(fù)旦團隊聯(lián)合研發(fā)基于二維半導(dǎo)體DRAM的仿生神經(jīng)元
　　
　　當(dāng)前，在自動駕駛、智能家居系統(tǒng)及工業(yè)控制等領(lǐng)域，越來越需要邊緣智能硬件來本地處理傳感器和智能設(shè)備實時生成的環(huán)境數(shù)據(jù)，以最小化決策延遲。而能夠精確模擬多種生物神經(jīng)元行為的神經(jīng)形態(tài)硬件，有望推動超低功耗邊緣智能的發(fā)展?，F(xiàn)有研究已探索了具有突觸可塑性（即通過適應(yīng)性改變強化或弱化突觸連接）的硬件，但要完整模擬學(xué)習(xí)與記憶過程，需要包括內(nèi)在可塑性在內(nèi)的多種可塑性機制協(xié)同作用。
　　
　　針對上述問題，復(fù)旦大學(xué)微電子學(xué)院包文中/集成電路與微納電子創(chuàng)新學(xué)院周鵬聯(lián)合研究團隊與香港理工大學(xué)柴揚教授合作，利用晶圓級二維半導(dǎo)體（MoS2）材料，基于動態(tài)隨機存儲器（DRAM）原理，提出了一種新型仿生神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，并首次在單一硬件中實現(xiàn)了內(nèi)在可塑性（Intrinsic Plasticity）、脈沖時序編碼與視覺適應(yīng)的協(xié)同集成。近日，相關(guān)成果以《基于單層二硫化鉬的內(nèi)在可塑性仿生神經(jīng)元》（“A Bio-inspired Neuron with Intrinsic Plasticity Based on Monolayer Molybdenum Disulfide”）為題發(fā)表于電子學(xué)國際知名期刊Nature Electronics。
 
　　
　　神經(jīng)形態(tài)硬件是模擬類腦信息處理的關(guān)鍵，現(xiàn)有研究成果仍依賴于資源密集型的硅基CMOS硬件和基于脈沖頻率的編碼策略，缺乏有效的時空稀疏性，與生物系統(tǒng)相比能耗要高得多。此外，之前的器件研究集中在突觸可塑性機制，忽視了動作電位閾值調(diào)節(jié)及靜息電位偏移等神經(jīng)元內(nèi)在可塑性現(xiàn)象。為解決這一問題，研究者利用晶圓級MoS2材料開發(fā)了一種基于DRAM和反相器結(jié)構(gòu)的積累-發(fā)放（Integrate-Fire）神經(jīng)元模塊，以模擬神經(jīng)動力學(xué)過程中的積分與放電機制。該工作利用DRAM的寫入電壓設(shè)定神經(jīng)元細胞的靜息膜電位，并通過二維DRAM晶體管的泄漏電流模擬神經(jīng)元的積分過程。當(dāng)膜電位達到反相器的翻轉(zhuǎn)閾值時，神經(jīng)元會觸發(fā)電壓脈沖。其中輸入信息以時間形式編碼，模擬了生物神經(jīng)元的特性，單脈沖的功耗僅為2.82nJ。簡單來說，研究者通過調(diào)節(jié)DRAM的寫入電壓，即可調(diào)整神經(jīng)元的靜息電位，以模擬內(nèi)在可塑性。
　　
　　同時，該工作利用MoS2優(yōu)異的光電特性，使神經(jīng)元能夠?qū)饣螂娒}沖刺激實現(xiàn)節(jié)能的時序編碼。神經(jīng)元模塊中的柵極偏置可全局調(diào)節(jié)，以調(diào)整MoS2晶體管的光電相應(yīng)，模擬人類視網(wǎng)膜中光感受器細胞的可變光敏感性。通過在明亮環(huán)境下整體降低光敏感性，并在光線較暗的環(huán)境下提高光敏感性，該模塊能夠準確編碼視覺圖像。這些結(jié)果表明，神經(jīng)元模塊能夠?qū)崿F(xiàn)類似于人類視覺系統(tǒng)的光適應(yīng)和暗適應(yīng)。
 
　　
　　圖1. 模擬人腦視覺適應(yīng)和特征識別的二維DRAM仿生神經(jīng)元電路
　　
　　基于上述二維電光協(xié)同神經(jīng)元，研究者開發(fā)了一種生物啟發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BioNN）用于圖像識別，將二維DRAM神經(jīng)元模塊用作圖像預(yù)處理和計算層。該神經(jīng)元能夠同時進行脈沖時序編碼、神經(jīng)元本征可塑性調(diào)節(jié)、視覺適應(yīng)的生物神經(jīng)動力學(xué)過程，打破傳統(tǒng)神經(jīng)形態(tài)硬件架構(gòu)限制，將感知、記憶、計算一體化，從而實現(xiàn)高效集成的類腦視覺事件處理。未來，二維神經(jīng)元模塊可作為拓展成大型神經(jīng)形態(tài)計算系統(tǒng)的通用基本單元，與先進傳感器、存儲器及類腦算法深度融合，高效構(gòu)建從邊緣智能終端到大規(guī)模分布式類腦網(wǎng)絡(luò)；其在自動駕駛、智慧醫(yī)療、機器人感知、腦機接口等領(lǐng)域發(fā)揮作用，為低功耗、實時響應(yīng)的智能系統(tǒng)提供基礎(chǔ)支撐，并推動類腦計算技術(shù)向更接近生物神經(jīng)系統(tǒng)的方向演進。
 
　　
　　圖2. 生物啟發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路實現(xiàn)視覺適應(yīng)與特征識別
　　
　　研究團隊前期在二維半導(dǎo)體的工藝集成和電路應(yīng)用方向有著十多年的技術(shù)積淀，此次突破打通了了從原子級材料調(diào)控、器件物理機理設(shè)計，晶圓級流片，到類腦計算架構(gòu)電路的全鏈條創(chuàng)新能力。研究團隊表示，這一突破充分發(fā)揮了二維半導(dǎo)體超低功耗優(yōu)勢，從而推動人工智能計算向更接近生物神經(jīng)系統(tǒng)的高能效形態(tài)演進，同時也為二維半導(dǎo)體在邊緣智能硬件與類腦視覺系統(tǒng)中的應(yīng)用開辟全新路徑。目前，團隊成員也已經(jīng)開始聚焦科研成果的工程化落地，致力于打通二維半導(dǎo)體“從1到10”的產(chǎn)業(yè)化道路。
　　
　　復(fù)旦大學(xué)集成芯片與系統(tǒng)全國重點實驗室、紹芯實驗室（紹興復(fù)旦研究院）的周鵬教授和包文中研究員，香港理工大學(xué)柴揚教授為論文共同通訊作者。青年研究員王印博士、課題組博士后緱賽飛、博士生董祥麒為共同第一作者。研究工作得到了科技部國家重點研發(fā)計劃、上海市科委關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)計劃“先進材料”、基礎(chǔ)研究特區(qū)等項目的支持。
　　
　　論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41928-025-01433-y（可點擊“閱讀原文”獲?。?/div>
 
 
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