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中国科大与复旦大学合作在深紫外光电感算器件研究中取得新进展（图）
复旦大学 深紫外光电感 指纹识别
2022/11/14
中国科大微电子学院龙世兵教授团队与复旦大学芯片与系统先进技术研究院刘琦教授团队合作，利用深紫外（DUV）光电突触结合忆阻器的构架实现了基于储备池计算（RC）的指纹识别系统，相关成果以“In-sensor reservoir computing system for latent fingerprint recognition with deep ultraviolet photo-synapses...
随着人工智能、物联网以及智慧医疗等新型信息交互领域的发展，基于传统冯诺依曼架构的计算机系统以及工艺迭代带来的算力提升已经越来越难以满足数据处理及复杂神经网络模型运算的需求。神经形态器件作为一种模拟人脑的高效低功耗的信息处理模型在信息处理方面具有天然的优势。目前，以忆阻器为代表的人工突触器件已经被广泛的应用于神经形态计算，并构建多种类型的神经网络。然而，传统的人工突触器件存储的权重固定，重新部署费时...
受制于传统冯诺依曼架构下“存储墙”问题，芯片的算力难以进一步提升，限制了大数据以及人工智能等新兴信息技术产业的发展。存内计算是非冯诺依曼架构下提高芯片算力的一种有效途径，基于铁电晶体管（Fe-FET）的存算融合电路由于具有低功耗、高CMOS兼容性以及无损读出等优点，被认为是极具潜力的一种存内计算的技术方向。现已报道的Fe-FET存算电路多为单模机制。实现逻辑门电路往往需要多器件集成，或外围电路辅助...
基于深度学习的极性电子元器件目标检测与方向识别方法
电子制造 深度学习 方向识别 目标检测 Faster RCNN
2021/7/27
极性电子元器件的类别、方向识别、定位在工业生产、焊接和检测等领域发挥着至关重要的作用.本文首先将极性电子元器件的方向识别问题转化为一个分类问题,然后,采用Faster RCNN(Region convolutional neural network)与YOLOv3方法实现了极性电子元器件的准确分类、方向识别和精准定位.实验取得良好的效果,两种算法的平均准确率(Mean average precis...
近日，2020年度中国科学院信息化应用优秀案例揭晓，中国科学院国家空间科学中心（以下简称“空间中心”）元器件管理系统获评“2020年度信息化应用优秀案例”荣誉称号。在承担型号任务的重点实验室的大力支持下，资产条件处和文献信息部从2018年起，持续开展元器件管理系统的需求设计和研发工作，经过2年的不懈努力，系统于2019年10月正式上线运行。该系统对空间中心承担型号任务所使用的元器件、部组件、原材料...
近日，中国科学院沈阳自动化研究所类生命机器人研发团队联合清华大学和香港大学科研伙伴，在基于生命-机电系统深度融合的类生命机器人研究领域取得新进展，研发了一种以光遗传工程化细胞为生物光敏感元件、以单层石墨烯为生物电子界面的类生命光电晶体管，并将其作为核心光电传感单元构建了类生命视觉感知成像系统，为研发具有高性能和良好生物兼容性的新型视觉假体提供了新思路和新方法。1月30日，该研究成果以《基于光遗传工...
“后摩尔时代新器件基础研究”重大研究计划面向芯片自主发展的国家重大战略需求，以芯片的基础问题为核心，旨在发展后摩尔时代新器件和计算架构，突破芯片算力瓶颈，促进我国芯片研究水平的提升，支撑我国在芯片领域的发展与创新。
北京大学信息科学技术学院微纳电子学系黄如院士-杨玉超研究员课题组在基于动力学的神经形态器件与全忆阻类脑计算系统研究中取得重要进展（图）
北京大学信息科学技术学院 动力学 神经形态器件 全忆阻 类脑计算系统 人工神经元
2020/7/11
信息科学技术学院微纳电子学系黄如院士-杨玉超研究员课题组提出并研制了一种基于氧化铌忆阻器的新型脉冲神经元，它不仅可以实现传统的全有/全无、阈值驱动发放等神经元特性，而且还可以支持时空复杂性信息整合、在单个脉冲神经元中实现动态逻辑（包括线性不可分的XOR逻辑）以及不同树突输入下的乘法性增益调制等复杂动力学特性，因此超越了简单的泄漏累积释放（LIF）模型等所描述的神经元功能，为基于忆阻器动力学的高精度...
北京大学信息科学技术学院微纳电子学系黄如院士、杨玉超研究员在人工双端忆阻神经形态器件领域取得重要进展（图）
北京大学信息科学技术学院微纳电子学系 黄如 院士 杨玉超 研究员 人工突触 神经元 神经网络
2019/9/18
计算机与人脑的架构与工作方式有着巨大的差别。人类大脑由大约860亿个互相连接的神经元组成，虽然单元计算速度远不如基于传统冯•诺依曼架构（信息存储与信息处理在物理上分离）的计算机，但这种复杂的神经网络从某种程度上可以看作是一个存储和计算一体化且高度并行的分布式计算系统，对于复杂数据和多线程任务的处理效率极高，而且功耗很低。科学家们一直努力模拟人类大脑的结构和运算模式，而人工突触和神经元被...
《科学》刊发最新成果：相变存储异质结器件突破神经元计算协同性瓶颈（图）
相变存储 异质结器件 神经元计算
2019/8/23
北京时间2019年8月23日，美国《科学》杂志在线发表了西安交通大学与深圳大学、美国约翰霍普金斯大学的合作论文《超低噪声与漂移的相变异质结存储器》（Phase-change heterostructure enables ultralow noise and drift for memory operation）。随着人工智能、大数据、超级计算机的迅猛发展，要求传统商用计算体系架构更加低功耗、高效...
北京大学信息科学技术学院微纳电子学系黄如院士-黄芊芊研究员课题组在超低功耗神经形态器件领域取得重要研究进展
北京大学信息科学技术学院 微纳电子学 黄如 院士 黄芊芊 研究员 超低功耗 神经形态器件
2019/6/21
北京大学信息科学技术学院微纳电子学系、微米/纳米加工技术国家级重点实验室黄如院士-黄芊芊研究员课题组在国际上首次提出利用铁电材料的极化翻转模拟生物神经元的动态行为，提出并制备了一种新型低功耗仿生铁电场效应晶体管（L-FeFET），单个器件即可模拟生物神经元的基本特性，同时提出并实现了基于L-FeFET的新型脉冲神经元，仅需一个晶体管和一个电阻即可实现神经元的基本功能（传统CMOS神经元需至少一个电...
当前人工智能快速发展，各种类人功能智能机器人层出不穷，触觉感知是人类和未来智能机器探索物理世界的基础性功能之一，发展具有触觉功能的仿生电子皮肤柔性感知器件，并实现器件与柔软组织间的机械匹配性具有重要的科学意义和应用价值。
北京大学信息学院黄如院士-杨玉超研究员课题组在超低功耗神经形态器件研究中取得重要进展（图）
北京大学信息学院 黄如 院士 杨玉超 研究员 课题组 超低功耗神经 形态器件 人工突触器件
2018/5/24
近年来，面向高智能、低功耗类脑计算的神经形态器件广受关注。这类器件可具备如同生物突触或神经元的信息处理功能，如人工突触器件具有类似生物突触的连续可调权值，人工神经元器件能够实现类似生物神经元的累积发放特性等，这使得打造新一代类脑计算芯片乃至类脑计算机成为可能。然而，常规人工突触器件仅能够实现连续可调的模拟权值，尚不能逼真、完全模拟生物突触的可塑性和动力学行为，对大脑工作原理的借鉴仍停留在较低程度，...
近日，谷歌研发的新版人工智能程序AlphaGo Zero从空白状态，在无任何人类输入的条件下迅速自学围棋，并以100:0的战绩击败“前辈”AlphaGo，再次引起了人们对人工智能的关注。基于人类大脑的神经形态工程是人工智能的重要发展方向之一。人脑是由多达1011-1012个神经元组成的复杂网络系统，虽然它的功耗只有20W，但具有超强的学习和认知能力。神经元(Neurons)是人脑的基本组成单元，突...
广东省功能结构与器件智能制造工程实验室
广东省功能结构与器件智能制造工程实验室 新能源 智能制造 工业机器人自动化
2017/4/26
2015年4月13日，广东省功能结构与器件智能制造工程实验室由广东省发展和改革委员会联合广东省财政厅批准立项建设。至此，华南理工大学广东省工程实验室的数量增加到4个。 广东省功能结构与器件智能制造工程实验室依托华南理工大学机械与汽车工程学院的相关学科优势建设。致力于成为表面功能结构领域的科研前沿基地、人才培养基地、成果转化基地，并形成一批具有自主知识产权和地方特色的成果，争取在较短的时间内达到或接...