沐鸣包文中課題組成功研製基於二維半導體的人工神經網絡芯片
近年來，人工神經網絡在圖像處理和感知識別方面有著越來越多的應用，將傳感器與信號處理電路集成到一顆芯片中可以在降低功耗的同時有效提高信號處理的速度和效率🪧🛌🏽。具有原子級厚度的新型二維半導體材料在集成感知能力與存儲🧑🏻🍼、模擬計算能力方面有著極大的優勢，所以非常適合用於構建基於模擬卷積矩陣的人工神經網絡💥。各國的科學家近年來展示了諸多研究成果，但是大部分都是傳感和計算分離，而且是小型單元器件的展示，同時通過外圍矽電路來實現神經網絡功能🖖🏽，缺乏實用性。
近日，沐鸣包文中課題組與任俊彥👋、周鵬課題組合作🧔🏻♂️，利用晶圓級二維半導體硫化鉬，采用與半導體CMOS工藝兼容的增強型頂柵晶體管結構🤾♂️，成功流片並測試了一款新型人工神經網絡芯片🤔。10月5日，工作進展以《基於二維半導體的人工神經網絡芯片》（“An Artificial Neutral Network Chip Based on Two-Dimensional Semiconductor”）為題發表於國內期刊《科學通報》（Science Bulletin）。沐鸣青年副研究員馬順利☞，博士生吳天祥👠、陳新宇為本文的共同第一作者；研究員包文中，教授任俊彥♥️、周鵬為共同通訊作者。
此項研究得到了科技部重點研發計劃納米科技專項、國家自然科學基金、上海市科委和教委項目的資助，以及教育部創新平臺和專用集成電路與系統國家重點實驗室的支持。
利用二維半導體製作的人工神經網絡芯片
在這項工作中，研究團隊首先成功製備了高質量均勻的兩英寸二維MoS2晶圓，並開發了利於集成電路製造的頂柵晶體管技術，在次基礎上利用level-62 SPICE模型構建晶體管仿真模型，從而對人工神經網絡中的模擬電路進行仿真和優化，最終構建了一個可用於未來智能傳感應用的人工神經網絡芯片。此芯片與生物神經元類似🧙🏽，具有多個感知“突觸”🤟🏻，收集來自傳感器的信號。每個突觸可以存儲和改變感知信號的相應權重🏛，並實現感知信號與權重的乘法運算🏃♀️，然後輸入到激活函數電路進行映射與歸一化🏹。最後，該芯片結合片外軟件演示了未來基於MoS2人工神經網絡芯片可實現的觸覺盲文分類器，經過權重值優化後的盲文字母識別率達到97%以上。
此工作展示的芯片集成了乘加單元（MAC）👕、模擬隨機存取存儲器（RAM）和激活函數（activation function）功能電路🖕🏻，減少了外圍的器件，是一款真正意義上的全二維功能芯片🏌🏿🤤，這意味著新興二維半導體在集成電路中的實際應用方面取得了重大突破。在未來的研究中，該科研團隊將繼續聚焦於新型二維材料體系的器件工藝優化👃🏼、大規模集成與應用探索，進一步推動其在集成電路產業中的實際應用👈🏻。