來源：米測MeLab

研究背景

隨著物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)生成的規(guī)模迅速增長，邊緣計算逐漸成為研究熱點。邊緣計算將計算從中心數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣，可以有效減少帶寬需求、提高響應(yīng)速度并降低功耗。然而，邊緣設(shè)備在實現(xiàn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）時面臨計算資源有限和功耗過高等挑戰(zhàn)。這些限制使得在邊緣環(huán)境中部署復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型變得困難，尤其是在實時處理和響應(yīng)的應(yīng)用中。

為了解決這些問題，模糊邏輯系統(tǒng)（FLS）因其能夠處理不確定信息的能力和簡單的規(guī)則表示而受到關(guān)注。FLS能夠靈活適應(yīng)環(huán)境變化，并在工業(yè)控制、健康監(jiān)測和非線性建模等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而，現(xiàn)有模糊邏輯系統(tǒng)的硬件實現(xiàn)仍然面臨著可重構(gòu)隸屬函數(shù)生成器（MFG）復(fù)雜度高和功耗大的問題。這一限制阻礙了FLS在智能網(wǎng)絡(luò)中的廣泛應(yīng)用。

鑒于此，為了解決這些問題，美國南加利福尼亞大學(xué)（University of Southern California）Hefei Liu, Jiahui Ma等，中國科學(xué)院半導(dǎo)體所Jiangbin Wu等，美國西北大學(xué)Mark C. Hersam，香港大學(xué)Han Wang等攜手在“Nature Electronics”期刊上發(fā)表了題為“A van der Waals interfacial junction transistor for reconfigurable fuzzy logic hardware”的最新論文。研究人員提出了一種基于多柵范德華界面結(jié)晶體管（vdW-IJT）的可重構(gòu)MFG，這種器件由二硫化鉬（MoS?）/石墨烯異質(zhì)結(jié)構(gòu)組成，能夠生成可調(diào)的高斯型和π型隸屬函數(shù)。通過將這一生成器與外圍電路集成，研究者成功創(chuàng)建了一個可用于非線性系統(tǒng)控制的模糊控制器硬件。這項研究不僅展示了模糊邏輯系統(tǒng)在邊緣計算中的潛力，還通過將其與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，形成了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN），在圖像分割任務(wù)中顯著提高了性能，特別是在處理小而重要對象的邊界識別時。

研究亮點

1. 實驗首次提出一種基于多柵范德華界面結(jié)晶體管的可重構(gòu)隸屬函數(shù)生成器（MFG），實現(xiàn)了對高斯型和π型隸屬函數(shù)的可調(diào)生成。該生成器利用二硫化鉬（MoS?）/石墨烯異質(zhì)結(jié)構(gòu)，借助電荷轉(zhuǎn)移效應(yīng)有效調(diào)節(jié)通道中的摻雜水平，從而實現(xiàn)對隸屬函數(shù)形狀和參數(shù)的精確控制。

2. 實驗通過將該MFG與CMOS電路集成，構(gòu)建了一個完整的模糊邏輯系統(tǒng)硬件。該系統(tǒng)作為模糊比例積分微分（PID）控制器運行，能夠生成適應(yīng)不同控制需求的非線性控制曲面，展示出良好的可重構(gòu)性和靈活性。

3. 結(jié)合深度學(xué)習(xí)，研究還將該模糊邏輯系統(tǒng)與三層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）相結(jié)合，形成了一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN），顯著提升了圖像分割性能。通過模糊模塊的引入，該系統(tǒng)在處理小而關(guān)鍵對象的邊界時表現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確性。

4. 實驗結(jié)果顯示，與傳統(tǒng)的沒有模糊層的CNN相比，F(xiàn)NN能夠更有效地識別和勾畫圖像中的重要對象邊界，為邊緣計算中的圖像處理任務(wù)提供了新的思路和解決方案。

圖文解讀

圖1: 范德華van der Waals 界面結(jié)式晶體管interfacial junction transistor，vdW-IJT器件結(jié)構(gòu)、PL光譜和電學(xué)特性。

圖2:多柵極vdW-IJT器件結(jié)構(gòu)和高度可調(diào)的電學(xué)特性。

圖3:模糊PID控制器的硬件實現(xiàn)。

圖4: 用于圖像分割的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)fuzzy neural network，F(xiàn)NN。

圖5:傳統(tǒng)CMOS方法之間的可重構(gòu)隸屬函數(shù)生成器membership function generator，MFG比較。

【科學(xué)啟迪】

本文基于范德華異質(zhì)結(jié)的橫向接面晶體管（vdW-IJT）展現(xiàn)出的電流放大和分流特性，表明了低維材料在器件中的優(yōu)越性能。集成模糊邏輯系統(tǒng)（FLS）與vdW-IJT的創(chuàng)新設(shè)計展示了非線性控制在復(fù)雜環(huán)境中的應(yīng)用潛力。這一跨學(xué)科的結(jié)合不僅提升了控制系統(tǒng)的適應(yīng)性，也為邊緣計算和人工智能的發(fā)展提供了新的思路，推動了智能設(shè)備的普及。最后，本文通過多種表征手段深入解析了vdW-IJT的微觀機(jī)理，為后續(xù)研究提供了扎實的理論基礎(chǔ)。這種系統(tǒng)化的研究方法鼓勵科學(xué)家在未來的工作中，繼續(xù)采用多維度的實驗與理論結(jié)合，推動新材料的開發(fā)和應(yīng)用。

原文詳情：

Liu, H., Wu, J., Ma, J. et al. A van der Waals interfacial junction transistor for reconfigurable fuzzy logic hardware. Nat Electron (2024). https://doi.org/10.1038/s41928-024-01256-3

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審核編輯 黃宇