科学家造出光驱纳米芯片，包含哪些“黑科技”？

图 | 光驱动芯片示意图

文丨学术头条

近年来，随着人工智能（AI）应用场景需求的不断拓宽，人们对于AI的处理速度、能耗，以及系统、硬件尺寸大小的要求也越来越高。当前，越来越多的科学家也开始从“类人脑”的角度出发，致力于将 AI 推向另一个高点。

近日，来自澳大利亚皇家墨尔本理工大学（RMIT University）的研究团队成功开发出一种 AI 技术，该技术将成像、数据处理、机器学习和内存部件全部集成在一个纳米级电子芯片中，以模仿人脑处理视觉信息的方式，极大地提高了 AI 的决策效率和精准度。

这项工作以“Fully Light‐Controlled Memory and Neuromorphic Computation in Layered Black Phosphorus”为题，在线发表在学术期刊 Advanced Materials 之上。

（来源：Advanced Materials）

论文作者之一、RMIT 电子和电信工程副教授 Sumeet Walia 表示，“通过将所有功能整合到一个芯片中，我们就可以为 AI 的自主决策提供前所未有的效率和速度。想象一下，如果将这种芯片集成到一个行车记录仪中，那么它将无需连接互联网，就可以自主识别灯光、信号和物体，并做出即时决策。 ”

此外，该芯片发挥着类似于人脑的功能，可使得 AI 系统变得更加强大。未来，随着技术的进一步突破和发展，该芯片可以实现更智能、更小型的自主技术，比如无人机和机器人技术，以及智能可穿戴设备和仿生植入物，例如人造视网膜。

多功能纳米芯片

在人类的认知学习过程中，视觉记忆往往是学习信息的核心来源。而 AI 系统的基础之一，就是受人类认知启发的神经形态视觉组件。要想在 AI 系统中部署高效的、类似于人脑的视觉系统，就需要将内置内存和信号处理功能结合，最终实现单个成像单元。

然而，事实上基于视觉系统的 AI 技术却一直未能实现突破。一方面，AI 系统的性能严重依赖于其内部软件的性能和异地数据处理的能力；另一方面，由于缺乏可以完全由光控制且不需要施加额外电信号的组件。

而在此次研究中，科研团队成功将具备不同功能的多个组件集成到一个纳米级芯片中，在单个电子设备中结合驱动 AI 所需的核心软件和负责图像捕获的硬件，并涵盖成像（imaging）、数据处理（processing）、机器学习（machine learning）和内存（memory）等方面，以进行快速的现场决策。

不仅如此，新的内置功能意味着这种芯片可以捕获并自动增强图像，还能对数字进行分类。经过实验和训练后，已证实其准确率超过90％。 该设备与现有的电子技术和硅技术也很容易兼容，使得其在未来可以轻松集成到目标器件之中。

图 | 不同训练周期和不同脉冲下的图像增强效果（来源：该研究论文）

论文作者之一 Taimur Ahmed 博士认为，“通过将如此多的核心功能封装到一个紧凑的纳米级设备中，我们成功地拓宽了将机器学习和 AI 集成到较小应用程序中的方向。”

图 | Sumeet Walia 与 Taimur Ahmed（来源：RMIT）

新材料：超薄层状黑磷

实际上，这一技术依赖的是一种由光驱动（light-powered）的、可以随着光照变化而作出不同响应的特殊芯片。这是一种全新的神经形态成像元件，其表面覆盖着一种二维超薄材料——层状黑磷（Black Phosphorous，BP）。

二维层状黑磷于上世纪 60 年代被发现，但近几年才开始被广泛应用，该材料可响应不同波长的光并随之改变电阻，在电子薄膜和红外线光电子技术上有重大潜在应用价值。

从根本上说，此次研究就是利用二维层状黑磷中与氧化有关的缺陷引起的独特光响应来实现视觉记忆。

也就是说，当在覆有黑磷的芯片上照射不同颜色的光时，芯片会随之产生诸如成像或记忆元件存储等不同的功能。同时，这种芯片还具有波长选择性多位编程功能和即时擦除功能，实现了像素内图像预处理。

图 | 层状黑鳞设备。a) 在 SiO2/Si 衬底上制作的 BP 器件的三维渲染原理图；b) SiO2/Si 衬底上的 BP 器件的光学显微镜照片；c) 从 b 装置上剥落的 BP 片的原子力显微镜（AFM）扫描图像，坐标图显示根据图像描绘的一条线，该 BP 片的剖面高度为 7.3nm；d) 电子显微镜下 BP 片的横截面透射图像，水平虚线显示出 BP 片顶部和底部表面存在氧化磷层。（来源：该论文）

此外，该模型还受到了光遗传学（Optogenetics）的启发，光遗传学是生物技术中的新兴工具，能够结合遗传工程与光波来操作特定神经细胞的活性。这一技术使科学家能以很高的精度深入研究人体神经系统，并利用光来操纵神经元。

Ahmed 博士认为，由光驱动的计算技术比现有技术速度更快、结果更准确，且所需能耗更少 。比如，将这一芯片与人工视网膜一起结合使用，会帮助科学家将这一新技术进一步微型化，并提高仿生眼的准确性。

“这一技术是朝着电子学的终极方向迈进的重要一步：在微小的芯片上创造一个可以像人类一样从周围环境学习的‘大脑’。”

参考资料：

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/adma.202004207

https://techxplore.com/news/2020-11-electronic-chip-smarter-light-powered-ai.html

电流源型驱动芯片——电机驱动的神助攻

损耗太大，开关dvdt过快，EMC过不了……这些都是设计电机驱动时常遇见的问题，而且它们还此消彼长。工程师们一般是根据实际应用情况做着取舍。如果有办法在轻载时以忽略不计的开通损耗增加来减小开关速度，而在重载时通过不减小开关速度来减小开通损耗，那就可以达到更理想的驱动效果。

电流源型驱动概念

英飞凌电流源型驱动芯片，一种非常适合电机驱动方案的产品，将同时实现高效率和低EMI成为可能。它是基于英飞凌无核变压器技术平台的隔离性驱动芯片，能精准地实时控制开通时的dv/dt。下面我们来仔细地看看它到底有什么与众不同之处。

对于门极压控器件IGBT而言，集成驱动芯片使用非常多见。传统的电压源型的驱动芯片是通过调节门极电阻，以电压不变的方式对功率器件门极电荷进行充电。而电流源型的驱动芯片则是通过内部的恒流源（电流值可调）对门极充电，使得在不同负载条件下开通过程dv/dt和di/dt变得更平稳。

图1是电压源型驱动的一个典型开通过程，可以分成三个部分来看：

驱动对Cge充电，此时Vce为母线电压

米勒平台时Vge恒定，驱动对Cgc进行充电，Vce下降

米勒区结束，驱动同时对Cgc和Cge充电，Vce进一步减小进入饱和区

在第二阶段，门极的米勒平台电压的大小和负载电流是相关的，这是由器件的转移特性决定的。电流越大米勒电压也高，充电电流就小，dVce/dt自然慢了，和大电流本身一起导致了开通损耗增加。反过来，小电流时米勒电压低，充电电流大，dVce/dt快，容易产生EMI问题。从电机驱动系统的角度来看，选择合适的电阻来限制过快的dv/dt是最简单有效的方法，即使会增加重载时的损耗。

而电流源型驱动能做的正是在第二阶段，基于门极电流恒流不受负载电流控制，来实现相对稳定的dVce/dt。而且因为此恒流值可在开关中调整，这让进一步优化开通损耗成为可能。电流源型驱动芯片的驱动门极电压电流如图2所示，绿色是门极电压，蓝色是门极电流。135ns是固定的预充电阶段，充值电流要根据后级不同的功率器件进行计算设置，准则是尽可能减小开通延时，但此阶段IGBT不能开始开通。在不到25ns的系统延时后，门极进入恒流输出模式，直到完成米勒阶段，恒流的大小一般根据需要的dv/dt进行设置，有11个百分比挡位选择。如图3和表1所示。

对比结果

最后来一起看一下测试结果，我们以FF1200R12IE5模块作为测试对象，选配英飞凌的电流型驱动芯片1EDS20I12SV，同样的IGBT模块也用了普通电压源型的驱动作为对比，图4是两者PCB的外观。图5是电流源型驱动芯片在不同输出电流下，使用各级控制所展现出的dv/dt。可以看出即使用同一个等级不作切换，dv/dt的表现依然比较平稳。而不像用单一的门极电阻驱动时，dv/dt变化很大，如图6所示。

而且电流源型的驱动在负载电流变大的情况下，开通损耗的上升速度也较慢，如图7、8是两种驱动器开通损耗随电流的变化趋势。可以看出，在小电流时两者的损耗差不多，都很小。而当电流变大后，电压源型的驱动开通损耗的增加速度远超电流源型驱动。比如在1200A时，用第5级门极电流和用2.2ohm的门极电阻，前者开通损耗至于后者的大约41%。

结论

电流源型驱动抗外界dv/dt能力更高，在系统杂散参数大的情况下更不容易受干扰。由于是恒流控制，在各种负载电流下，dv/dt表现得更平稳。而且在兼顾EMC的同时开通损耗得到了非常好的优化。这款芯片的恒流控制在不同温度下都很稳定，这样又避免了传统IGBT在高温时损耗增加得过快而影响效率。

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