高等教育领域数字化综合服务平台
云上高博会服务平台 高校科技成果转化对接服务平台 大学生创新创业服务平台 登录 | 注册
|
搜索
搜 索
  • 综合
  • 项目
  • 产品
日期筛选: 一周内 一月内 一年内 不限
基于相变材料的片上光电存算一体化器件的研发
现阶段所设计的存算一体器件单元结构如图 1 所示: 器件的基本结构由波导和功能层(由下到上分为加热层、电极层、保护层、相变材料(硫系化合物)层)所构成。拟通过在当前流行的绝缘层上硅(SOI)光子平台上集成四氮化三硅光波导的方式实现器件的光学读取功能,即在非常厚的硅衬底层上生长一层绝缘层二氧化硅和波导层,然后在基片上通过光刻、显影、刻蚀等工艺制备四氮化三硅波导。功能层主要用于实现器件的电学写入功能。加热器层的主要用途是与相变材料层形成电接触,通过较小的接触面积使接触处的热量集中,从而可以在较小的电压或电流下使相变材料发生相变。因此需要加热器层具备较好的导热和导电性能,同时在近 C 波段具有较低的光损耗,可采用石墨烯。电极层可用于提供相变材料器件单元所需要的编程电脉冲。当前拟采用硒掺杂的相变材料合金(如 GSST)作为器件的核心功能层的相变材料。该材料在通信/非通信波段显示了极低的光损耗和更高的品质因数,且相变前后在通信 C 波段具有足够大的光学常数反差,可在更恶劣的高温环境下进行操作,适用于硅基光子器件应用。 采用的主要技术手段包括: ① 依托于相变材料的电致和光致相变特性,通过电学编程、光学读取的方法实现器件的存储、算术运算和逻辑运算功能:  存储功能的实现:拟利用相变材料晶态低透过率和非晶态高透过率分别代表二进制中的‘1’和‘0’,实现数据存储(编程)功能。例如在电极两端施加合适的电脉冲,所产生电流流经加热层时,生成的热量主要集中在加热层和相变材料层接触处,使得接触处的相变材料发生相变,实现存储功能。在完成上述编程操作后,从器件波导输入端输入读取连续光。由于相变材料功能层对光强的吸收能力在编程和非编程区域间存在着显著的差异,因此当输入光经过波导后,其能量会因为相变材料编程区域的吸收而发生改变,进而显著改变输出光强能量。所以通过测量输入输出光强的能量之比(即透过率),可实现对先前编程区域的读取。  算术和逻辑功能的实现:通过调整编程电脉冲的幅度和宽度可以动态调控相变材料的相变程度,使得器件的中间透过率值可用于代表不同的数值,实现多级存储功能。所以拟采用输入脉冲数量对应加数的方法实现标量加法计算。同时由于所设计器件的读取连续光输出功率可视为读取连续光输入功率和器件透过率的乘积,因此可采用将输入功率和透过率作为被乘数和乘数的方法实现基本乘法运算。除此之外还可以将器件功能层的初始状态设置为非晶相,把晶化脉冲幅值和不足以产生晶化的脉冲幅值分别作为输入逻辑‘1’和‘0’;同时设定一个判定阈值并与编程后器件透过率的变化率进行对比,把高于和低于阈值的透过率变化率分别作为输出逻辑 ‘1’和‘0’;通过合理选择编程脉冲有望实现各种逻辑功能输出。 ② 基于器件透射率可调特性验证其实现神经突触的可行性。并依托所设计人工突触构建人工神经网络芯片,实现图像、语音和文本识别功能:  突触可塑性是大脑记忆和学习的神经生物学基础,也是人工类脑器件需要实现的首要功能。为实现突触可塑性,拟把相变材料和波导之间的耦合区域视为仿生神经突触,左右两端电极分别代表突触前和突触后,分别施加在两端电极上的电脉冲则作为突触前和突触后刺激。通过调节从左右两端电极输入耦合区域的电脉冲时间差对耦合区域的光透过率进行连续调控,进而依托于上述存算理论模型和实物器件仿真和实验实现仿生神经突触的脉冲时序依赖可塑性(Spike-Timing-Dependent-Plasticity, STDP)。  将不同波长的光脉冲序列输入所设计的突触单元, 经过相变材料的作用,脉冲强度发生变化,对应于乘法器。进而借助于微环结构,将不同波长的脉冲导入进同一波导中,该功能类似加法器。相加后的脉冲光强较小时,读取光与微环发生共振,在输出端口没有光强输出。当光强达到一定的阈值后,读取信号不再和微环发生共振,而是传播到输出端口。这一过程类似神经元脉冲信号的激发,实现了非线性激活函数的功能。利用上述的单个神经元结构,验证其监督式机器学习和非监督式机器学习。对于监督式机器学习,权重的数值通过外部管理器设置;对于非监督式机器学习,不再需要外部管理器来设置权重值,而是通过输出光脉冲进行反馈控制,调整权重值。在单个神经元结构的基础上,更复杂的光学脉冲神经网络结构,证明该结构的可扩展性。拟设计的神经网络中的每一层结构包括三个功能单元,即收集器、分发器和神经突触结构。收集器将上一层不同波长的光脉冲信号收集到同一根波导中,分发器将光脉冲分发给多个神经元,神经突触结构则产生光脉冲信号,输入给下一层结构。基于上述结构实现图片、语音和文本的识别。 创新性分析:①首次研究了一款基于“电学编程、光学读取”模式的光电混合存算一体化器件。与传统电学存算一体化器件相比,拟研发的器件可以进行长距离的信息传输,具有传输带宽高、信号间延迟低、损耗低、抗干扰、集成密度高等优点。②采用硒(Se)掺杂的相变材料作为存算一体化器件的核心功能材料。与采用其他相变材料的存算一体器件相比,以硒参杂的相变材料作为功能材料的存算一体器件有望展现出极低的光损耗。③提出了一种基于“电学脉冲刺激、光学权重调节”的人工神经突触。该突触器件有望成为未来通用型人工神经突触,填补了光电混合型人工突触的技术空白。 先进性分析:①所提出的光电混合工作模式使得该存算一体化器件不但具有传统集成电路的高密度特性,且兼具光通信技术的宽频带、低延迟、抗干扰的优越性能。②所采用硒参杂的相变材料不但继承了传统材料具有的快速相变转化速度、低功耗和稳定性强等特性,且本身在通信波段非晶态透明的同时还保持了相变前后足够大的光学性能差异的特点。③所设计的突触继承了人工电子突触和全光突触的优点,具有高集成度、低功耗、超快响应时间、稳定性强等优点。 独占性分析:根据已取得成果正在撰写专利,以获得该关键技术的独有权。 
南京邮电大学 2021-05-11
磷化铟纳米柱径向同质结阵列结构的制备及高效光电转换器件
1. 痛点问题 目前硅基太阳能电池占据着太阳能电池的主导地位,其中单晶硅电池转换效率已可以达到25%左右,但它们需要比较多的单晶硅材料,生产成本高。而对于多晶硅,由于缺陷较多,转换效率比较低。III-V族材料转换效率高,但是材料和生产成本居高不下,难以推广使用。虽然可以利用纳米柱阵列来提高光吸收能力及减少材料成本,但是由于纳米柱结构具有很大的表面积,载流子较大的表面复合严重影响着器件的性能,而且需要昂贵的设备生长径向异质结和控制掺杂浓度。 2. 解决方案 本项目提出一种磷化铟纳米柱径向同质结阵列结构的简单制备方法,目前已完成高效太阳能电池验证和原型器件的制备,另还有可见光探测器等在研。 本方法是在磷化铟纳米柱制备过程中,利用刻蚀气体中加入氢气,可以同时实现了磷化铟纳米柱阵列和径向同质结的制备,通过控制刻蚀时间及氢气含量,精确控制磷化铟表面掺杂浓度及深度,相比于其他生长径向同质结的方法,本方法设备简单,制备效率高。在降低成本方面,纳米柱结构相比于平面结构具有更好的陷光效应,只需使用少量的材料便可以实现高效光吸收。 合作需求 本项目下一步发展需求主要集中在与太阳能电池相关企业的技术和产品合作,优化和固定产品制作工艺流程,降低生产成本。其次是资本投资、政府政策等方面的扶持。需要的外部资源主要是产业的工程化和市场资源。
清华大学 2022-03-09
一种具有微结构的a-Fe2o3光电极的制备方法
一种具有微纳结构的α-Fe2O3光电极的制备方法,具体作法是:取不锈钢片和钛片,用砂纸抛光,清洗,将洗净的材料超声处理,取出备用;配制电镀液,以钛片做阴极,不锈钢片做阳极,采用稳压直流电源电镀时间分别3-5s,室温30℃,电镀完后将钛片取出,洗净,晾干,得纳米铁立方体,再将覆盖有纳米铁立方体的钛片至于马弗炉中焙烧,取出即得微纳结构的α-Fe2O3光电极。该方法设备简单,能耗低,适合大规模生产;同时用该法制备的所制得的微纳结构的α-Fe2O3呈球形,可以对光进行全方位的反射,同时微米球表面分布很多纳米带,可进一步增强电极的比表面积,作为光电极,其光的利用率高,电流密度大。
西南交通大学 2016-10-20
低维半导体表界面调控及电子、光电子器件基础研究
本项目提出并发展了通用的硅基二维半导体材料范德华外延技术, 实现了多种层状和非层状半导体材料的二维薄膜可控生长,解决了传统外延方法中存在的晶格失配、热失配等多物理失配技术难题,开辟了非层状材料在二维电子器件领域的研究新方向。 一、项目分类 重大科学前沿创新 二、成果简介 基于新材料、新架构的硅基高密度集成信息功能器件的自主发展是国家重大战略需求。本项目围绕新型低维半导体材料的大规模可控制备、物性调控及其电子、光电器件展开系统研究,主要技术创新点有: 一、二维半导体材料及其异质结构的大规模可控制备。本项目提出并发展了通用的硅基二维半导体材料范德华外延技术, 实现了多种层状和非层状半导体材料的二维薄膜可控生长,解决了传统外延方法中存在的晶格失配、热失配等多物理失配技术难题,开辟了非层状材料在二维电子器件领域的研究新方向。在晶圆级二维半导体材料的基础上构建出大规模的二维异质结构,得到了具有高可靠性和稳定性的集成器件。相关成果发表在Science Advances、Advanced Materials等国际知名刊物上,共计40余篇,授权专利16项;与中国电子科技集团公司第十三研究所等合作,成功实现了非层状GaN在大失配硅基衬底上的高质量外延,为第三代半导体的硅基集成提供了新的技术路线。 二、基于低维半导体材料的高灵敏光电器件。本项目通过发展高质量硫族半导体的外延生长新工艺,系统研究了MoTe2、PbS、CdTe等30余种二维半导体材料的光电性质,极大地拓展了传统的半导体光电材料体系;首次提出一种桥接的异质结构筑方式,大大降低了范德华间隙引入的光生载流子注入势垒,获得了高性能二维异质结光电器件;发展了纳米线场效应晶体管器件表面修饰方法,调节晶体管特性为强增强型,利用这种设计,实现了“锁钥”式高选择性、高灵敏度气体检测器件。本项目实现了从深紫外区到中远红外区的宽波段高灵敏度检测,相关成果发表在Science Advances、ACS Nano等国际知名刊物上,共计30余篇,授权专利6项。 三、后摩尔时代新型低维电子信息器件。本项目基于低维半导体材料及其异质结构的物性调控,首次提出了二维半导体材料中的“增强陷阱效应”物理模型,实现了高性能的亚带隙红外探测器和非易失性光电存储器;利用双极性沟道中横向载流子分布的特定电场依赖性,在二维黑磷晶体管中实现了室温负微分电阻特性;通过构筑亚5 nm沟道二维铁电负电容晶体管,使得亚阈值摆幅突破玻尔兹曼物理极限,有效降低了器件能耗;创新性的提出多层二维范德华非对称异质结构,实现了器件高性能与多功能的集成,器件性能为当时最高指标;发展了新型存算一体架构电子器件技术,首次演示了兼具信息存储和处理能力的二维单极性忆阻器,有望突破当前算力瓶颈,提供集成电路发展的新途径。相关成果发表在Nature Electronics、Nature Communications等国际知名刊物上,共计60余篇,授权专利7项。
武汉大学 2022-08-15
叶片光学智能检测装置及软件系统
由于航空发动机和燃气轮机叶片型面是空间异型曲面,因而其设计、制造及维修都面临巨大挑战。为了在设计加工层面提高叶片加工质量,同时在修复层面提高叶片使用寿命,开展叶片高效高精测量研究至关重要。 本项目面向叶片制造研发了一套基于四轴运动平台与线激光扫描相结合的叶片型面检测装置,并开发了集运动控制、数据采集与处理、精度评估等多功能于一体的软件系统,可实现多类型叶片的二维截面高精度测量与三维型面自动化高效重构,有效克服因叶片复杂结构特征带来的扫描数据密度差异性大、重叠区不足等因素对重构精度的影响。本项目面向叶片3D打印修复,研发了一套高效高精度的叶片检测方法与集成系统,可实现批量化叶片截面轮廓位姿及其轮廓的自动化测量、数据重构和叶片配准,为叶片修复工艺流程中的3D打印和后续机加工等工艺环节提供关键的数字化测量、加工工艺数据,有效提升修复精度与效率,并降低成本。 本项目的开发成果可应用于航空发动机、燃气轮机等叶片制造、修复全生命周期的测评、重构、反求等场景,市场规模大。 图 面向叶片3D打印修复的检测方法与集成系统硬件平台
四川大学 2025-02-11
海嘉船舶综合信息系统
海嘉船舶综合信息系统(简称“海嘉PMS管理系统”)是由厦门大学科考船运行管理中心自主开发并获得中国船级社(CCS)型式认可证书的船舶综合信息系统。该系统针对国内船舶管理高校、公司的船舶管理特点,坚持“以人为本”的管理理念,全方位覆盖船舶管理各项业务。系统构建的数字化安全管理体系平台可有效协助船东和船舶管理单位进行船舶管理;通过数字化维修保养体系使得船舶主管机构的监督检查效率和质量更高;PMS型式认可证书是货方指定的第三方评审(如RightShip检查)机构对船舶运营提出检查清单并进行评分时必须查看的一项证书。 PMS型式认可证书 核心功能
厦门大学 2025-02-07
海嘉船舶数据传输系统
海嘉船舶数据传输系统采用先进的通信技术与数据处理手段,系统利用高带宽卫星通信和5G网络,提供了更快速、可靠的数据传输通道。其整合物联网技术,能够从多种传感器源头实时获取船舶多维数据。创新的数据压缩和加密算法确保了数据传输的高效率和安全性。同时,系统对海上数据流量进行智能化管理,提升了传输的稳定性。
厦门大学 2025-02-07
海嘉船舶数据采集与分发系统
海嘉船舶数据采集与分发系统创新性突出,采用先进的传感器技术,实现多源数据的高效采集。系统在通信方面采用了独特的混合通信方案,融合卫星通信、物联网技术,确保了信息的高速传输和覆盖范围。创新的数据处理算法实现了实时数据分析和异常检测,提高了系统的智能化水平。
厦门大学 2025-02-07
挠曲面太阳能聚光系统
东南大学 2025-02-08
锂电池管理系统AI算法研究
本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点,尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法,构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型,拟实现高精度SOC(荷电状态)与SOH(健康状态)估计的优化,提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面,项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集,采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化,并结合特征工程技术提高预测精度。同时,设计适用于边缘计算的部署方案,使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行,降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面,项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点,特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案,该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命,精准估算SOC/SOH,降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试,初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右,电池健康度准确度提升40%左右,系统响应及时,具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为,该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。
西南大学 2025-05-12
首页 上一页 1 2
  • ...
  • 16 17 18
  • ...
  • 546 547 下一页 尾页
    热搜推荐:
    1
    云上高博会企业会员招募
    2
    64届高博会于2026年5月在南昌举办
    3
    征集科技创新成果
    中国高等教育学会版权所有
    北京市海淀区学院路35号世宁大厦二层 京ICP备20026207号-1