論文題目：An artificial neural network chip based on two-dimensional Semiconductor

發(fā)表期刊：Science Bulletin. IF:18.9

DOI：https://doi.org/10.1016/j.scib.2021.10.005

　　前言

　　近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理和感知識別等方面有著越來越多的應(yīng)用，將傳感器和信號處理器集成到一顆芯片中可以有效提高信號處理的速度和效率。具有原子級厚度和豐富能帶結(jié)構(gòu)的二維半導(dǎo)體材料非常適用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）芯片的制備。二維半導(dǎo)體材料直接生長于硅基底絕緣體上，相應(yīng)的器件具有低的柵誘導(dǎo)漏極泄漏電流，器件的能耗相對較低，所制備的芯片在動態(tài)隨機(jī)存取存儲器件（DRAM）的數(shù)據(jù)刷新頻率也相對較低。與傳統(tǒng)的互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體器件相比，基于MoS₂的晶體管，有較高的信噪比，并更適用于矩陣計算。因此，二維半導(dǎo)體材料在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）芯片的制備領(lǐng)域也越來越凸顯其重要性。

　　案例概述

　　近日，復(fù)旦大學(xué)課題組通過后柵極工藝（gate-last processing）在晶圓尺寸上制備了MoS₂材料，并制備了可用于智能感知的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）芯片。在經(jīng)過后續(xù)訓(xùn)練后，芯片對觸覺書寫字母識別率可高達(dá)97%。文中的芯片制備使用的是小型臺式無掩膜直寫光刻系統(tǒng)- MicroWriter ML3，該設(shè)備具有結(jié)構(gòu)小巧緊湊(70cm x 70cm x 70cm)、無需掩膜版、高直寫速度以及高分辨率等特點，是低成本開發(fā)各類微納器件的利器。除此之外，設(shè)備特有的精準(zhǔn)套刻功能和虛擬掩膜系統(tǒng)為本工作中芯片的成功制備提供了重要基礎(chǔ)。該工作以“An artificial neural network chip based on two-dimensional semiconductor”為題，在SCI期刊Science Bulletin上發(fā)表。

小型臺式無掩膜直寫光刻系統(tǒng)- MicroWriter ML3

　　圖文導(dǎo)讀

圖1. 使用MoS₂制備人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片圖示。（a）生物神經(jīng)元的數(shù)學(xué)類比。（b）基于MoS₂人工神經(jīng)元的示意圖。（c）人工神經(jīng)芯片數(shù)據(jù)處理示意圖。（d）由MicroWriter ML3所制備的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片光學(xué)放大圖。（e）基于MoS₂的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片示意圖。

圖2. 基于MoS₂晶圓尺寸器件和乘法和累加的工作原理。（a）用化學(xué)氣相沉積法制備的2英寸MoS₂樣品。（b）MoS₂器件結(jié)構(gòu)示意圖。（c-d）49個FETs的傳輸特性測試和模擬圖。（e）乘法器單元示意圖。（f）乘法器中的ID，VG1和VG2的三者間的關(guān)系圖。（g）圖的上半部分顯示了具有并聯(lián)多分枝雙柵極FETs器件，下圖為相應(yīng)的示意圖。（h）乘法器分支數(shù)量和總電流關(guān)系圖。（i）乘法和累加的工作原理示意圖。

圖3. 支持人工神經(jīng)芯片的外圍電路。（a）具有一個神經(jīng)突觸的累神經(jīng)元MoS₂電路。（b）擁有多分枝乘法和累加器和一個模擬隨機(jī)存取存儲器的器件的光學(xué)照片。（c）1T（晶體管）-1C(電容器)單元的讀寫過程。（d）用電容控制晶體管（T2）的電流Id隨時間的變化。（e）Vout和Vin的模擬（上部圖）和實驗結(jié)果（下部圖）。

圖4. 用接觸感知測試人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片。（a）人體感知觸摸的示意圖。（b）訓(xùn)練后，不同字母在器件不同位置引起的電流的變化。（c）23次訓(xùn)練后輸入和輸出的權(quán)重。（d）均方差隨著訓(xùn)練次數(shù)的變化。（e）訓(xùn)練次數(shù)和識別率的關(guān)系圖。

　　結(jié)論

　　復(fù)旦課題組通過化學(xué)氣相沉積法制備了晶圓尺寸的MoS₂材料，通過小型臺式無掩膜直寫光刻系統(tǒng)- MicroWriter ML3制備了基于MoS₂材料的人工神經(jīng)芯片，所制備的芯片經(jīng)過訓(xùn)練后，可以精確識別手寫字母。該工作優(yōu)化了基于MoS₂芯片的構(gòu)架，提升了計算能力，為人工神經(jīng)芯片領(lǐng)域的發(fā)展起到推動作用。

　　參考文獻(xiàn)

　　[1]. An artificial neural network chip based on two-dimensional semiconductor. Shunli Ma, Tianxiang Wu, Xinyu Chen, et al. Science Bulletin(2021)

　　相關(guān)產(chǎn)品

　　小型臺式無掩膜直寫光刻系統(tǒng)- MicroWriter ML3：http://www.buyu5683.com/product/20160315755.shtml