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为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，我国在《新一代人工智能发展规划》中明确指出要大力开展具有成像功能的类脑视觉传感技术研究。神经形态类脑视觉硬件作为具有光信息感知、信息处理、信息存储、逻辑思维和判断功能的新型器件，是构建类脑视觉感知和实现超低功耗类脑存算的核心部件，在人工智能、机器视觉、智能家居、自动驾驶、工业检测、生物医学成像及智慧健康等领域呈现出巨大发展潜力。传统神经形态视觉系统通过将传感单元、...
中国科学院微电子所在多模态三维神经形态计算领域取得重要进展（图）
三维神经 形态计算 微电子
2024/2/28
微电子所重点实验室刘明院士团队设计了一种新的3D垂直RRAM阵列，其中不同层器件分别具有非易失性和易失性，这使得它能够构建多模态神经形态计算网络。第1层器件（字线：TiN）和第2层器件（字线：Ru）分别表现出不同的动态特性，可以用于构建多时间尺度储备池计算网络；第3层器（WL：W）表现出了多比特存储的非易失特性，可用于构建卷积神经网络和全连接网络等。第1层和第2层器件构建的多时间尺度储备池计算网络...
中国科学院微电子所在自旋神经形态器件方面获进展（图）
微电子所 自旋神经 形态器件
2023/5/7
生物启发脉冲神经网络架构有望通过模拟人脑的高算力、高并行度、低功耗等特性，解决冯·诺依曼架构存储墙和能效瓶颈等问题。然而，面向构建脉冲神经网络的神经形态硬件的研究尚处于探索阶段，基于传统CMOS的神经形态芯片通常需要数十个晶体管和若干电容；基于新型存储器等新原理神经元器件亦需集成额外电容或复位操作电路，且耐久性受限，难以满足高频神经元器件的信息整合处理需求。自旋电子器件具有高能效、高耐久性及更丰富...
中国科学院微电子所在自旋神经形态器件方面取得新进展（图）
神经元器件 集成器件 微电子器件
2023/8/21
生物启发脉冲神经网络架构有望通过模拟人脑的高算力、高并行度、低功耗等特性，解决冯·诺依曼架构存储墙和能效瓶颈等问题。但面向构建脉冲神经网络的神经形态硬件的研究尚处于探索阶段，基于传统CMOS的神经形态芯片通常需要数十个晶体管和若干电容；基于新型存储器等新原理神经元器件亦需集成额外电容或复位操作电路，且耐久性受限，难以满足高频神经元器件的信息整合处理需求。自旋电子器件具有高能效、高耐久性及更丰富的物...
国家纳米科学中心鄢勇课题组在神经形态器件方面取得系列进展（图）
鄢勇 神经形态 器件电导
2023/8/16
当前，人工智能已然成为时代的主题与历史的必然。以冯·诺依曼架构为基础的信息处理方式在海量数据面前遭遇了极大的挑战。类脑计算由于其具备高并行、低功耗以及高容错等诸多优点成为当前研究的焦点。在核心器件层次，发现与理解电荷输运新机制是构筑优异性能器件的基础，有助于准确模拟神经突触与神经元的系列行为。
近日，南方科技大学深港微电子学院与北京犀灵视觉科技有限公司签署合作协议，双方将共建“深港微电子学院-犀灵视觉神经形态感存算芯片联合实验室”，建立产学研长期合作关系，努力实现“校企合作、产学双赢”。 双方将共同推进新型神经形态器件与芯片领域的技术升级和发展，共同探索、研究边缘处理的应用场景以及产品实现，促进科技成果转化。
近日，复旦大学微电子学院教授周鹏课题组与河北大学教授闫小兵课题组开展合作研究，利用自组装的PbS量子点获得了阈值电压低、开关电压分布均匀、保持性强、响应时间快和功耗低等具有优异性能的器件。该器件成功模拟了生物突触的学习和计算功能，器件制备方法简单，提供了一种改善忆阻器件性能的新思路，为器件小型化发展开发了一种新途径，为未来人工智能、数据识别、神经仿生、逻辑电路等领域提供了器件基础。12月28日，相...
