微电子研究所

边缘人工智能系统因密集计算需求，对高质量随机熵源有较高要求。传统熵源随温度变化及频率增加而衰减。 中国科学院微电子研究所研究团队发现，铁电二极管噪声特性能够契合高频和剧烈温度变化的边缘人工智能系统。团...

近日，中国科学院微电子研究所研究人员基于自主研发的垂直沟道技术，研发出优于互补场效晶体管架构（CFET）的单片集成互补垂直沟道晶体管结构（CVFET）。 该架构制造工艺采用与CMOS制造工艺兼容的双侧...

边缘端人工智能（AI）硬件凭借其低延迟、高能效和强隐私性等优势，得到广泛关注与应用。在功耗严格受限的边缘端部署AI硬件，不仅需要高能效以满足功耗约束，还需要高并行度以提升实时性能。基于阻变存储器（RR...

氮化镓（GaN）基电子器件具有高频、高效、耐高温及抗辐射等特性，是下一代高效电力电子与射频电子系统的核心支撑器件，已在5G/6G通信、智能消费电子等领域凸显出应用优势。GaN基器件主要基于异质外延材料...

随着集成电路密度提高，晶体管的工艺节点不断微缩，已逼近物理极限。三维互补式场效应晶体管（3D CMOS）技术成为破局的潜在路径。传统硅基3D CMOS集成技术热预算较高，导致工艺复杂成本提高，并可能引...

中国科学院微电子研究所研究员黄成军和毛海央团队在纳米森林传感器及其应用研究方面取得进展。 呼吸是支持人类生命活动的重要过程。呼吸频率和深度是反映运动强度的关键指标，呼吸模式与心肺功能相关。呼吸检测可以...

当前，边缘智能硬件系统正越来越多地将各种类型的视觉传感器集成于一体以提升系统性能。在边缘智能系统上对不同传感器输出的多模态数据进行分析，对各种新型应用如增强现实/虚拟现实、无人机等较为重要。这对软硬件...

功率器件是实现电能变换和控制的核心，被誉为电力电子系统的心脏，是最为基础、最为广泛应用的器件之一。随着硅（Si）基功率器件的性能逼近极限，以碳化硅（SiC）为代表的第三代半导体材料，以禁带宽度大、击穿...

大脑神经网络具有复杂的语义记忆和动态连接性，可将不断变化的输入与庞大记忆中的经验联系起来，高效执行复杂多变的任务。目前，人工智能系统广泛应用的神经网络模型多是静态的。随着数据量不断增长，它在传统数字计...