1 工作简介

         ——铁电畴调控的感存算一体架构

传统视觉架构的传感、存储和计算模块在空间上是分离的，大量原始数据需要在各个模块之间相互转换和传输，导致高能耗、高延迟和额外的硬件成本（图1a）。随着大数据和人工智能时代的发展，传感器感知到的原始数据迎来了快速增长，这使得传统架构功能模块分离所造成的数据转换及传输的弊端日益凸显。如果能够将存储功能和信息处理功能植入到传感器自身，将极大提高探测效率并降低延迟，从而实现感存算一体的智能视觉系统。然而，在传感器端实现权值存储并进一步构建感内人工神经网络，需要光电传感器本身具有可编程、非易失、双极性的光电响应特性，这对传感器而言是一项重要挑战。

复旦大学王建禄教授、刘琦教授和华东师范大学田博博教授利用铁电畴调控实现了一种可编程的低维光电二极管阵列，将灵敏的图像感知、权值存储和原位计算的功能集成到了传感器阵列中。利用低维半导体材料进行光电探测（感知），不同铁电畴状态存储权值信息（存储），以及不同光电响应权值器件构建的神经网络进行运算（计算），实现了感存算一体架构，有效减少了数据传输和计算，提高了空间、时间、能源的使用效率，减少了延时、能耗、数据存储、通信带宽和数据安全等方面的问题，为构建感存算一体智能视觉系统提供了全新的思路。

研究人员将结型探测器在光电探测中的优势与铁电材料在存储中的优势相结合，通过铁电场调控，低维半导体材料的能带分布在pn结和np结之间连续可控，使得器件具有双极光响应特性，从而实现正负线性可调的人工神经网络权值（图1b）。由于铁电材料的非易失性，权值信息又可以本地存储。进一步基于光伏效应和基尔霍夫电流求和定律实现矢量乘加运算，从而构建感存算一体系统。

_{图1. 不同传感计算架构示意图。（a）传统、存内计算、感存算一体架构示意图；（b）铁电畴调控的可重构光电探测器原理图。}

研究团队研究了铁电局域场调控下器件的电学特性演变过程及其用于感存算系统的基础特性（图2），包括响应率线性调控能力、保持特性和疲劳特性等。该器件在感知-存储-计算三个方面均表现出感存算架构所需要的理想特性，包括（i）高性能光电感知能力；（ii）权值本地存储功能；以及（iii）正负可调权重所支持的原位计算功能。对于感知功能而言，器件具有高速、高灵敏、宽光谱的特点；对权值存储而言，器件具备大动态范围、多态、高线性度、长时间的权值存储能力；对于计算而言，基于光伏效应的光电探测机制和权值本地存储能力使铁电畴调控的传感器在阵列级别的功耗为零，且实时识别能够减少延迟。

_{图2. 铁电局域场调控的感存算一体器件特性。（a）不同铁电极化配置下的光响应；（b）不同权值下变功率的输出特性；（c）铁电调控LTP和LTD特性；（d）多级累积正/负光电流；（e）不同权值下光电流对功率的依赖特性；（f）稳定性；（g）疲劳特性；（h）光谱响应。}

铁电可重构的传感器阵列自身可作为人工神经网络直接对输入信号进行分类，从而实现图像的实时识别。将感存算一体芯片与数据传输模块连接，将实时识别结果发送给机器狗执行指定指令（图3a）。感存算一体芯片充当机器狗的眼睛和大脑，对应图案的实时输出电流明显大于其他图案的实时电流，从而能够识别目标图像（图3f），进一步控制机器狗的行动，产生了如图所示的Z字形轨迹。感存算一体架构可以在传感器端对数据直接进行处理，从而提高了面积、时间和能源的使用效率，对于需要实时决策的应用场景十分有益。

_{图3. 铁电畴定义的感存算一体芯片用于机器狗运动演示。（a）硬件实现示意图；（b）图像对应指令及人工神经网络示意图；（c）实际光电流和预测光电流之间的均方误差；（d）芯片最终权重分布；（e）感存算一体芯片导航下机器狗的运动轨迹；（f）实时输出电流。}相关成果以“Ferroelectric-defined reconfigurable homojunctions for in-memory sensing and computing”为题发表在Nature Materials杂志上。复旦大学王建禄教授和刘琦教授、华东师范大学田博博教授为论文通讯作者，复旦大学吴广健青年研究员和张续猛青年副研究员、华东师范大学冯光迪博士生为论文共同第一作者。

同时，Nature Materials还以“Near-ideal in-memory sensing and computing devices using ferroelectrics”为题发表Research Briefing文章，重点介绍其研究背景及意义。

感存算一体技术是一个跨学科的研究领域，涵盖材料、器件、电路、架构、算法和集成技术。与存内计算技术相比，感存算一体技术要求处理在不同场景下不同类型的数据，这就需要传感器、集成技术和算法的共同开发和优化。就传感器而言，目前的研究主要集中在单一类型的感知处理上。我们希望开发智能器件和系统，以实时方式融合不同的感官处理，这就需要在单个芯片中对传感器节点进行动态硬件配置，以实现一种通用的硬件平台。

2 作者简介

通讯作者

王建禄，博士，复旦大学长聘教授，光电研究院副院长。

研究方向为新型光电材料与探测器、铁电材料物理及器件、光电感知芯片与系统。在Nat. Mater.、Nat. Electron.、Nat. Commun.、Adv. Mater.、Nano Lett.等期刊发表SCI论文100余篇；获得授权中国发明专利14项，美国发明专利2项。

通讯作者

刘琦，博士，复旦大学长聘教授，芯片与系统前沿技术研究院副院长。

研究方向为新型存储器、神经形态器件、类脑计算、存算一体芯片及系统。在Science、Nat. Nano.、Nat. Electron.、Nat. Commun.、Adv. Mater.、Nano Lett.、IEEE EDL等期刊发表SCI论文100多篇，获得授权中国发明专利65项，美国发明专利8项。曾获得国家自然科学二等奖、电子学会科学技术进步一等奖、中国科学院青年科学家奖、中国科学院杰出科技成就奖等奖项。

共一作者

吴广健，博士，复旦大学芯片与系统前沿技术研究院青年研究员。

2010-2020年取得南京大学本科、硕士和博士学位，并获得南京大学优秀毕业生。于2020-2023年在复旦大学芯片与系统前沿技术研究院担任博士后，随后继续在复旦大学芯片院担任青年研究员。研究方向包括新型光电感知器件与技术、铁电极化场增强的红外探测器件与机理、感存算一体计算。在Nat. Mater.、Nat. Electron.、Adv. Mater.等期刊发表论文30余篇，主持包括国家级项目（3项）和上海市项目（1项）在内的科研项目8项。

3 原文传递

详情请点击论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41563-023-01676-0