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近日,南方科技大学深港微电子学院王中锐博士团队与中科院微电子所集成电路制造技术全国重点实验室尚大山研究员合作,开发了一种基于液体状态机(Liquid State Machine, LSM)零样本对比学习方法实现多模态时序脉冲数据的学习方法。成果近期发表在《自然—计算科学》期刊上(Nature Computational Science, DOI: 10.1038/s43588-024-00751-z ),并受邀撰写了研究快讯(Nature Computational Science, DOI: 10.1038/s43588-024-00762-w)。南方科技大学王中锐博士和中科院微电子所尚大山研究员为该文章的通讯作者。参与本工作的还有复旦大学、浙江大学、香港大学以及中科院计算所等合作单位。
人工智能的发展深受模仿人类大脑的启发,尤其是在当前的类脑神经形态系统中。例如,利用生物可解释的脉冲神经网络(SNN),并结合IBM的TrueNorth和英特尔的Loihi等CMOS数字硬件加速器,来模拟大脑的计算功能和效率。然而,在硬件中复现大脑功能仍然面临巨大的挑战,这不仅受到摩尔定律放缓以及冯·诺依曼架构计算瓶颈的限制,而且涉及脉冲神经网络自身训练过程中
近日,南方科技大学深港微电子学院王中锐、汪青研究团队在LiNbO3压电声表面波相移器领域取得新进展,合作在学术期刊International Journal of Extreme Manufacturing上发布研究类论文。
表面声波(SAW)器件因其在模拟信号处理、量子计算以及传感应用中的广泛应用,受到了高度关注。在这些应用中,能够调节SAW的传播特性,特别是相速度和衰减系数,不仅为系统性能的提升提供了新的自由度,也使其在多功能系统中具有更大的潜力。为推动可调SAW器件的发展,研究者们已在多个领域做出了大量努力,涉及波长选择、压电材料属性的扰动以及SAW传播边界条件的调控等方法。波长选择通常通过多对叉指电极(IDTs)阵列实现,通过在不同IDTs之间切换来改变频率。然而,这种方法由于IDTs之间的离散切换,缺乏连续性。另一种方法是通过改变压电材料的属性,如刚度系数,通常需要施加高强度的外部电场或磁场才能实现微小的频率变化。相比之下,基于声电效应作用的电压调节方法,通过控制SAW边界条件的电学特性,所需的偏置电压较低。特别是,带有栅极电压调节机制的SAW相位移器,由于其与CMOS制造技术的兼容性,近年来得到了广泛关注。薄膜晶体管(TFTs)作为三端半导体器件,能够调节其通道电导率,变化范围超过八个数量级,这一特性为精确控制SAW传播提供了电学操控的潜力。
然而,目前的声电器件存在调节性有限、异质结构复杂和制造工艺繁琐等问题,这些都限制了其实际应用。针对这些挑战,研究团队提出了一种新型的电压可调SAW相位移器材料系统,基于ZnO TFTs与LiNbO3结构的结合。ZnO作为一种广泛应用且具有成本优势的TFTs制造材料,因其半导体特性,提供了宽广的电阻调控范围(10-4 ~ 1010 Ω·cm),适用于SAW调制。除了其半导体特性外,ZnO还具有良好的压电性能,其K2值较高(1.5% ~ 1.7%),使其在声学器件(如SAW谐振器和传感器)中得到了广泛应用。此外,ZnO能够通过原子层沉积(ALD)工艺在较低温度下直接沉积,并保持优良的质量,有效解决了LiNbO3对高温不耐受的问题。Y切LiNbO3作为具有高K2值的压电衬底,为器件提供了优异的机电耦合性能。
在此工作中,团队首先利用有限元仿真的方式研究和优化了不同传播角度对声波模态、声速以及有效机电耦合系数的影响(图1),而后基于仿真的结果,利用微纳制备工艺制备了一组具有不用有效调制长度的声波相移器器件(图2)。
图1. 利用有限元仿真研究声波模态、声速与有效机电耦合系数
图2. 器件制备流程以及器件TEM及光镜表征
而后,团队先对ZnO TFTs的性能进行了分析,研究发现退火处理对ALD沉积ZnO薄膜的电导率以及ZnO TFTs的性能都具有很大影响,通过300℃的O2氛围退火处理后,ZnO薄膜的电导率显著降低,且表面形貌获得了改善,其对应TFTs的开关比也获得了提升,意味着ZnO层的电导率调节范围也扩大,这有利于对声波的调制(图3)。
图3. ZnO薄膜及TFTs的电学表征,无偏压下SAW器件频谱表征
随后团队评估了具有不同有效调制长度的器件,并对两种不同声波模态的性能进行了比较。结果表明,Rayleigh模式和纵向漏射表面声波(LLSAW)的最大相位移和衰减均与有效调制长度呈正比关系。此外,具有较大K2值的LLSAW模式表现出更高的相速度偏移和衰减系数,最大相速度调节达到了1.22% (图4)。这些栅极可控的SAW调制器件在传感、通信等多个领域具有广泛的潜在应用。
图4. 栅极电压以及有效调制长度对SAW相位移器性能的影响
该成果以 “Electrically Reconfigurable Surface Acoustic Wave Phase Shifters Based on ZnO TFTs on LiNbO3 Substrate” 为题发表于《International Journal of Extreme Manufacturing》。香港大学访问博士生张一为论文第一作者,南方科技大学汪青研究教授、于洪宇教授、王中锐副教授为论文共同通讯作者。研究工作得到国家自然科学基金、广东省、深圳市、香港基金支持。
王中锐副教授介绍:
王中锐博士,现任南科大深港微电子学院长聘副教授,国家优秀青年基金(港澳)获得者,Clarivate高被引学者,致力于利用新型忆阻器件和III-V族半导体器件进行具有生物启发性的存内计算和感知计算。重点研究方向研究主要集中在基于新型存算架构的机器学习和类脑计算。通讯作者和第一作者论文发表在Nature Review Materials、Nature Materials、Nature Electronics(4篇)和Nature Machine Intelligence(2篇)等期刊,以及DAC, ICCAD, ICCV等会议。论文在Google Scholar上获得了近17,000次引用(h指数为48),并被40多家新闻媒体报道,包括IEEE Spectrum、Scientific American、Science Daily、Phys.org和ACM通讯等。王中锐博士是IEEE电子器件学会纳米技术委员会的成员,并担任InfoMat、Materials Today Electronics、Frontiers in Neuroscience和APL Machine Learning等期刊的编辑委员会成员。
汪青研究教授介绍:
汪青博士,南方科技大学深港微电子学院研究教授、正高级研究员,博士生导师,深圳市高层次人才,IEEE Senior member,深圳第三代半导体器件重点实验室副主任,长期从事宽禁带半导体器件和系统研究,主持国自然、广东省科技计划和深圳市基础研究等科研项目10余项,累计发表SCI/EI论文80余篇,近三年以通讯作者在Adv. Sci.、IJEM、IEEE EDL、IEEE ISPSD、Device、APL等行业顶刊顶会共发表27篇论文。作为主要完成人参与多项产学研合作和产业孵化项目,申请国内发明专利50余项和PCT 专利5项,其中7项获得技术转化,获得“中国发明协会发明创业奖创新奖二等奖”,参与制定1项国家标准、1项行业标准和2项团体标准。
论文信息:
Electrically Reconfigurable Surface Acoustic Wave Phase Shifters Based on ZnO TFTs on LiNbO3 Substrate
Yi Zhang, Zilong Xiong, Lewei He, Yang Jiang, Chenkai Deng, Fangzhou Du, Kangyao Wen, Chuying Tang, Qiaoyu Hu, Mujun Li, Xiaohui Wang, Wenhui Wang, Han Wang, Qing Wang*, Hongyu Yu* and Zhongrui Wang*
International Journal of Extreme Manufacturing 2025
DOI:10.1088/2631-7990/ada7a9
论文链接:https://iopscience.iop.org/article/10.1088/2631-7990/ada7a9/pdf