高新芯片

光学智能计算芯片研制

上海交通大学电子信息与电气工程学院电子工程系邹卫文教授团队与北京大学、中国科学院半导体所有关人员合作，设计并研制一款光学相干点积核计算芯片。相关成果发表于Light： Science & Applications。研究团队利用医学图像重构任务作为验证，在芯片上成功地运行了AUTOMAP（用于通用图像重构）神经网络模型，图像重构的质量接近32位计算机的理想水平。该研究不仅推动光学神经网络研究领域攻克实际应用难题，更为下一代智能计算技术提供了新思路。后续进一步提高芯片的器件集成规模，有望实现更高速、更低功耗的光学神经网络处理器，缓解智能算力需求剧增与传统硬件算力受限等矛盾。

面向运动探测识别的“全在一”二维视网膜硬件器件

复旦大学微电子学院教授周鹏团队与中国科学院上海技术物理研究所胡伟达研究员合作，运用新型神经网络概念设计出动态感存算一体化、可实现人类视觉完整功能的“全在一”器件，首次得以在时间尺度上进行图像处理，實现运动探测与识别。相关成果发表于Nature Nanotechnology。硅是目前集成电路的主要载体，工艺成本较高，且常规的硅器件结构及系统已无法满足智能时代产生的新需求。为克服硅材料集成密度与能耗的难题，研究团队聚焦物性更丰富、性质更多元的二维材料。该研究中，科研人员利用视网膜硬件，演示了一种高效的运动探测和识别方案，在单一器件上实现了人类视觉的完整功能。……