日前，北方科技学院深港微电子大学李毅达助理院长课题组在下一代存算芯片领域取得重要进展，相关研究成果相继发表在国际顶尖刊物、材料领域著名刊物、ACSOmega（获选为封面文章）。
随着对数据驱动型应用（比如新一代机器学习加速器和物联网）需求的持续下降，传统的冯ž诺依曼构架面临着严重的“存储墙”挑战，硅基晶体管工艺制程的缩小进一步激化了此类情况。为了突破该困局，集储存单元和估算单元为一体的单片三维集成或则存内估算，成为一种潜在的解决方案。但用于CMOS前端集成的硅基技术深受高热负载（<400℃）的限制，二维材料、氧化物半导体等这种超硅元件可以挺好地兼容CMOS前端工艺。尽管这么，这种新型电子材料并不成熟，在材料、器件机理和生长工艺还须要特别深入的研究以实现未来产业化的可能。李毅达课题组旨在于解决这种问题，在可CMOS后道集成的逻辑元件、新型储存元件发表了一系列的工作如下：
：用于实现CMOS前端兼容储存阵列和逻辑电路的高性能原子层沉积ZnO薄膜晶体管
氧化物半导体具有工艺气温低、透明度好、薄膜可大面积生长、电子迁移率高、能带隙宽等优点量子通讯 优点，这种优点使其适用于显存驱动电路以及基于高性能薄膜晶体管的逻辑电路。随着人们对实现具有新功能和强悍估算能力的新型估算构架越来越感兴趣，开发高性能氧化物半导体晶体管以实现兼容CMOS前端工艺的单片三维集成（M3D）电路已迫在眉睫。
在这项工作中，首先借助原子层沉积（ALD）工艺，实现了基于多晶ZnO半导体的高性能薄膜晶体管（TFT），该TFT的电子迁移率可达140cm2/V·s，电压开关比>108，基极漏电压
该项工作相关成果以“CMOS-of-LineArrayandLogicbyHighLayerZnOThin-film”为题发表在国际顶尖刊物上。该工作得到了深港微电子大学老师，以及其他合作单位（上海邮电学院、香港学院、上海交通学院）老师的支持。李毅达课题组2022级博士生王文辉为论文第一作者，李毅达为第一通信作者，张盼盼(上海邮电学院)和林龙扬为共同通信作者，北方科技学院深港微电子大学为论文第一通信单位。
图1：可兼容CMOS前端集成的ZnO薄膜晶体管，及其储存阵列和逻辑电路
：基于的RRAM性能优化及其4K湿度下的阻变特点研究
近些年来，基于金属氧化物的RRAM已在人工神经网路(ANN)中应用，并取得了巨大成功，但其性能指标还具有进一步优化的空间。在此基础上量子通讯 优点，本项工作研究出了一种使用原子层沉积（ALD）制备掺锌氧化铪的阻变储存器（HfZnORRAM）的合金化方式，并实现了元件性能的提高。与传统氧化铪（HfOx）RRAM相比，HfZnORRAM具有更低的工作电流（相比之下降低超过20%）和阻变煤耗（相比之下降低超过3倍），以及更均匀的电流和内阻分布。据悉，通过使用恒压脉冲方案，HfZnORRAM可以实现多态可调制特点（即模拟突触特点）且呈现出良好的可重复性。同时，本项工作也对HfZnORRAM在4K的超低湿度下进行了表征，验证其高温下功能特点的同时揭示了其自旋传输机制。本项工作展示了参杂RRAM在广泛水温范围内尤其是在高温下应用的潜力，包括将其应用于量子估算和深空探求。
该项工作相关成果以“of-BasedRRAManditsdownto4K”为题发表在上。该工作得到了深港微电子大学老师，以及其他合作单位（台湾学院、上海交通学院、江波龙电子股份有限公司）老师的支持。李毅达课题组2023级博士生兰峻为论文第一作者，李毅达为通信作者，北方科技学院深港微电子大学为论文第一通信单位。
图2：基于的RRAM元件结构及其突触特点和高温阻变特点
ACSOmega（封面文章）：采用液态金属做电极的全氨水制备、无机、多态忆阻器
本项工作报导了一种基于钒酸铋(BiVO4)和二硅氧烷(TiO2)的滤液法的忆阻元件，该元件以镓基晶界镓-铟(EGaIn)和镓-铟-锡合金()液态金属作为顶电极。通过材料表征发觉，BiVO4和TiO2产生了一种无孔结构，可以实现高效的阻值开关。据悉，镓基液态金属(GLM)接触式忆阻器在−10至+90°C的宽气温范围内均表现出稳定的忆阻行为且能在温度下表现出优异的长程提高(LTP)和长程提高抑制(LTD)的突触行为。借助元件的突触特点在多层感知器(MLP)网路中进行模拟，可以实现约90%的手写辨识确切率。这项研究结果为氨水制备发和基于GLM的忆阻元件铺平了公路，该类忆阻器可用于恶劣环境下柔性基板上的神经形态相关的应用场景中。
该项工作相关成果以“All-,for”为题发表在ACSOmega上，并被主编选为当期封面文章。李毅达课题组博士后为论文第一作者，李毅达为通信作者，北方科技学院深港微电子大学为论文第一通信单位。
图3：纯碱液忆阻元件结构、阻变特点及其突触特点图4：刊物封面
论文链接：
1.Wang,W.,Li,K.,Lan,J.etal.CMOS-of-linearrayandlogicbyhighlayerZnOthin-film.Nat,6079(2023).
2.Lan,J.,Li,Z.,Chen,Z.,Zhu,Q.,Wang,W.,,M.,Lu,J.,Liang,J.,fú,M.,Chen,P.,Chen,K.,Zhang,G.,Wang,Z.,Zhou,F.,Lin,L.,Li,Y.,of-BasedRRAManditsdownto4K.Adv..Mater.2023,9,.
3.,Aziz-Ur-RahimBacha,IqraNabi,JunLan,Wang,Meifú,KaiChen,Zhang,Zhou,Lin,,,Awais,andYidaLi,ACS(45),40911-40919.DOI:10.1021/.