本文根据中国科学院学部开展的“科学与技术前沿论坛”第138次会议内容编辑

报告人：缪峰，南京大学物理学院副院长

原标题：面向未来计算的二维材料与“原子乐高”研究

日期：2023年5月13日-14日

专家介绍

缪峰

缪峰，南京大学物理学院教授、副院长，南京大学类脑智能科技研究中心主任，主要从事二维材料的量子调控与信息器件研究。

各位老师上午好，今天很荣幸有机会给大家做一个汇报。我今天给大家汇报的主题是主要面向未来计算的二维材料与“原子乐高”研究，包括本领域的研究现状，以及我们对这个方向发展的展望。

今天的汇报有三个部分，首先介绍一下本方向的研究的背景，包括主要的挑战以及机遇，第二方面为大家介绍一些代表性的研究进展，最后再简单的讲一下未来研究方向的展望。

在最近的一段时间里，ChatGPT非常火爆，让大家感受到人类文明正在步入人工智能时代。在使用ChatGPT的过程中，会明显感觉到这个软件的卡顿，这是因为软件的后台正在进行思考，也就是说这一软件背后的算力是不太够用的。放大来说，人工智能的时代有一个非常大的特征，就是每天会产生大量的待处理数据，对人工智能软件进行训练，并且与人进行实时沟通。为了保证类似ChatGPT这类软件的准确性和实时交互性，未来社会对算力的要求将会呈指数增长。

但是，现有的计算技术所能提供的算力已经接近其理论极限。现有的计算技术以晶体管为基本载体，以01双值来表示信息，结合冯诺依曼的存算分离架构来实现信息处理。该技术所能提供的算力和未来对算力的需求之间会出现一个非常大的缺口，这也是人工智能时代将要面对的主要挑战之一。

那么，为什么会出现缺口呢？首先一个非常重要的原因是摩尔定律的终结。目前，虽然芯片制程越来越先进，来到3纳米甚至2纳米的阶段，但是这一制程规模已经接近极限；而且，如果从经济的角度来看，摩尔定律已经事实上终结了，因为现在的每个晶体管的价格要比之前的更贵了。第二个原因叫做功耗墙。在目前的存算分离架构中，数据需要在存储单元和计算单元之间不停地来回转移，这个过程中会产生比较大的功耗，以及由此带来的散热问题。选购电脑的时候，我们可以发现，市场上电脑的CPU主频在过去十多年的时间里从来没有上升过，这就是功耗墙的具体体现。第三个问题是，在目前的计算技术架构中，不同级的存储单元之间会有权属墙的问题，这也影响了算力的响应速度和响应时间。

面对这几方面的挑战，一方面，急需转换赛道的发展，创造机遇，发展颠覆性的器件以及新的计算的范式。另一方面，这也促使我们“回头看”，反思现在的“数字世界”。人们每天生活的世界中，感受到的信息都是模拟的（信号在时间上有连续性，可以在一定范围内任意取值，与“数字的”相对——编者注），而现在的计算机系统是数字的，要进行数据处理时，就要先利用各种传感器把现实世界中的模拟信息通过“取样—保持”的方法收集成数字信息，对信息进行二值化，再进行存储和计算，最后还是以模拟的形式输出给人类。此时，我们提出一个反思的问题，那就是：对于未来人工智能时代来说，这种“模拟—数字—模拟”的二次转化，是不是最优的解决方案？这样的双向转化无疑是浪费能效的，如果想获得更高的能效和更低的能耗，可以避免数字化的转化，而是直接对模拟信号进行处理和调控。

这一模拟信号处理和调控的思路，与物理学中关于物态调控的想法不谋而合。在因为在模拟域（现实世界）中，信息对应的物理系统中的状态变量（简称物态），而物态调控则是系统状态变量的演化，也就是信息的处理和计算过程。比如，电力输运中的峰谷电调控过程中，电力系统作为一个物理系统，其中的电流、电压等状态信息就是输入信号，而电厂的调峰手段则相当于信息的调控处理过程，通过物态的调控，得到新的输出电压和电流，这一整个过程就是对模拟信号的直接调控和处理。如果能找到新的材料，其中既有丰富的物态（能表示很多信息），同时也具有易调控特征，那么这类材料就非常适合模拟信号处理，从而为未来的计算技术提供崭新的体系。这也正是基于二维材料的新低维材料体系进入人们视野的重要原因。

二维材料的种类非常多，已知的有接近2000种，其中所包含的物态非常丰富，而且由于自身是低维体系，非常容易被调控。此外，二维材料还有一个有意思的地方：我们可以把不同的二维材料制成不同的单元，按照设计和想象来实现新的一体结构，我们也称它为“原子乐高”，这种拼接不仅可以加入适合调控的新材料，而且可以在不同的材料之间的界面上带来更加丰富的物态。因此，二维材料领域是一个非常新兴的，逐步获得更多关注的方向。

如果按照调控方式来分类，那么基于二维材料的模拟信号直接处理可以分为两大类：

第一种是物态的电学调控。例如在我们课题组去年的一项工作中，用小转角的双层石墨烯来搭建“原子乐高”结构。在这个结构中，可以观察到一种新的物态，称为电子固体，其物理自由度是电荷的空间序。可以用电场的方式，来调节电子的关联效应，实现电子固体—临界态—电子液体态之间的连续演化。这就意味着在原有物态的基础上，进一步通过电场调控的方式输入信息，最终获取新物态，实现计算的结果，从而实现了一种可调控，易读取，易集成的固态量子模拟性。

在电场调控的领域中，近年来也有很多探索性的工作，比较有代表性的工作例如：在石墨烯/氧化硫化钼/石墨烯的“原子乐高”结构中，通过调控电场来控制界面势垒，的式子的话，可以实现高鲁棒性忆阻器，这是一个非常典型的类脑器件；在CVD生长的二硫化钼的薄膜中，通过电场来调节晶界的迁移，可以改变肖特基势垒高度，实现可调多端忆阻晶体管器件；另外一个工作也非常有趣，通过锂离子的迁移进行夹层之间的调控，进一步实现1T’到2H之间的相转变，以此为基础来实现类脑计算；再例如，在单层的二硫化钼中，在电场的作用下，可以控制单原子化学键的形成和断裂，进而实现原子厚度的忆阻器。

第二类调控手段，是光电信息的调控。这一概念与普通的光电传感器是不同的。传统的光电传感器，只是把光信号简单地转换为可以读取的电信号。而在光电调控的概念下，我们要做的事情是，将图像以光电信号的形式输入，在探测的同时，在器件上进行原位的信息处理。在2020年的一项工作中，研究人员利用双极性的二硒化钨材料设计了一个分立栅结构，通过电场调控载流子的类型，实现纳秒尺度的神经网络传感器。我们课题组也有一项工作，搭建了二硒化钨/氮化硼的“原子乐高”，利用电场和光场调控沟道中的载流子浓度，不仅可以实现信号的正响应，也可以实现信号的负响应，这与人类视网膜对光信号的“感算一体”特征类似，因此这项工作实现了可重构类视网膜器件。

光电调控目前也是一个非常活跃的方向，在近几年也出现了很多比较有代表性的工作：利用电场调控二硒化铂/二硒化钯异质结的界面能带匹配，从而调控其对不同光频率的光电响应特性，实现了宽光谱卷积智能传感器；又如，利用电场调控二硫化钼/二硫化钨/石墨烯异质结中光电缺陷行为，实现了光电忆阻反馈神经元器件；利用电场调控带有表面缺陷二硫化铂的光敏感度，实现生物启发的自适应视觉传感器；另外，还有一项非常有意思的工作，在石墨烯莫尔异质结中，利用电场和载流子浓度调控该结构的体光伏效应，实现了可识别高维信息的智能红外传感器。

对于“原子乐高”这样一个新兴方向，它未来的发展有一些基本展望。原子乐高是一个高度交叉的方向，涉及到物理学、信息学领域的交叉，在这个交叉过程中，会有三个层面的问题。

首先，在二维材料物态调控方面，关键问题是如何选取合适的物理自由度并加以调控。想要解决这一问题，需要进一步研究新型的低维量子体系例如二维材料与异质结等体系中的新奇物性与外场调控；同时我们还认为，有必要建立有效的筛选机制，找到具备多功能的低维量子材料体系，例如可同时实现脉冲发放与权值调节，同时拥有与Fab兼容，容易制备的的特点。

第二，基于已找到的新原理物态表示和调控方式，还需要设计和实现相关的器件，这其中的关键科学问题是如何去选取合适的器件状态变量，以及相应的工作机制。今后的发展目标是，结合量子材料的物态调控规律，去设计新原理的计算器件，进而实现像类脑器件一类的高效率计算器件，在此基础上进一步实现器件的小型阵列展示。

第三，在阶段性的系统应用方面，在完成物态调控规律的选择以及新原理器件设计后，有必要进一步研究高能效的信息计算架构与系统。第一步是开发基于量子材料计算器件的新架构与算法，并建立具备初步规模的模型系统。例如我们课题组设计的智能小车，使用了简单的忆阻器，可用光信号来对它进行控制，并且可以实现智能车道选择和避障。第二步是实现阶段性的系统应用，并完成包括驱动电路在内的集成工艺开发。第三步也是我们的最终目标，是实现具备显著性能优势的专用/通用原型类脑智能计算机。

在过去的十多年里，围绕着凝聚态物理和物态调控方向，我们做了很多的工作，与此同时，在这些新原理的基础上，我们也设计并开发了原型器件，甚至做了一些简单系统。这两个方向是一直同步推进的。

在未来，计算技术的架构是需要换代发展的，而物态调控作为信息处理的过程，是有成为下一代计算架构基础的潜力的。现在的主要的挑战在于，要找到合适的材料体系和物理机制，而二维材料以及原子乐高结构的物态非常丰富，非常容易掌控，所以展现出了巨大的发展潜力。在电学调控和光电调控机制两个方向上，已经有了许多重要进展，未来的发展方向主要涵盖了材料制备、物态调控，新原理的器件，以及架构与系统的设计等方面，为未来计算的技术的实现，提供坚实的物理基础。谢谢大家！