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半導體奇思：芯片中 “復制” 人腦｜技術前沿

2021/10/03
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改變生活的技術前沿信息。
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《知識分子》每周有一個專欄，專門遴選介紹面向人類認知前沿的有趣的科學進展。《賽先生》在持續(xù)梳理了20期技術前沿資訊以后，覺得讀者也許對未來改變生活的技術前沿資訊也感興趣，這是我們刊發(fā)的第三期內容，歡迎您閱后對技術前沿資訊專欄提出寶貴建議。


專欄前期精彩：

老藥新用：靶向藥物幫助70%小鼠消除胰腺癌｜技術前沿

請進：這里有最新的技術前沿


01

二氧化碳實驗室合成淀粉：速率達農業(yè)生產8.5倍


圖片來自unplush.com


淀粉是人類飲食中最常見的碳水化合物，亦被廣泛應用于造紙等工業(yè)生產中。自然界中，淀粉主要由玉米、土豆等植物經光合作用合成，歷經60余個生物化學反應，不僅占用大量耕地，能源轉化效率亦不足2%。如何更高效地產出淀粉供給日益增長的全球人口，是可持續(xù)發(fā)展道路上的一個重要問題。

近日，中科院天津工業(yè)生物技術研究所馬延和團隊，利用人工設計的重組酶系統(tǒng)，構建了一條僅需11步化學反應的二氧化碳至淀粉人工合成路徑。實驗結果顯示，該方法合成淀粉的速率達到了自然界中的8.5倍，按當前參數(shù)計算，1立方米大小的生物反應器，便可以實現(xiàn)我國五畝玉米地的年產量。

不過，多位科學家在為這一技術突破感到欣喜的同時，也提醒該成果仍處于實驗室階段，高昂的生產費用、較高的能源要求都將是其量產道路上必須解決的阻礙。
 
該論文已發(fā)表于最新一期《科學》（Science）。

02

Cadence推出全新芯片設計自動化工具：效率提升10倍
 
圖片來自unplush.com

電子設計自動化（EDA）軟件可以輔助工程師高效、嚴謹?shù)赝瓿沙笠?guī)模集成電路設計，是現(xiàn)代芯片工業(yè)中不可或缺的一部分。

近日，全球EDA三大巨頭之一的楷登電子（Cadence）宣布，推出一款完全基于機器學習的芯片設計自動化工具Cerebrus。通過增強學習模型，該軟件可以快速找到工程師可能不會主動嘗試的解決方案，并累積團隊知識與經驗，不斷優(yōu)化設計效率。

在5nm制程手機CPU設計任務中，相比人工設計，應用該軟件效率提升高達10倍，且功耗、性能和面積（PPA）結果改善20%。根據(jù)三星晶圓廠等首批試用客戶的反映，該軟件在多項現(xiàn)實任務中也已立下大功，如幾天內實現(xiàn)人工幾個月的模塊功耗減少等。

03

中美聯(lián)合團隊設計全球最小飛行器：比擬圓珠筆尖
 
圖片來自unplush.com

近年來，微型飛行器在軍事偵察、病菌檢測、污染監(jiān)察等領域有著迫切需求，然而其小型化進程卻似乎達到了瓶頸。目前市場上主流的電子飛行器均為主動驅動，由于機械部件本身的復雜性，很難在保證較長飛行時間的同時進一步縮小尺寸。

為解決該問題，美國西北大學與中國清華大學等多家機構組成的聯(lián)合團隊，提出了由自然風驅動的被動微型飛行器思路。受植物種子的空氣動力學特性啟發(fā)，該團隊設計出了多款能在空氣中可控旋轉的飛行器3D結構，并將傳感器、電源、無線通信天線等部件以超小化技術集成其中，其中最小的寬度不過0.5毫米。

在實驗中，科研人員發(fā)現(xiàn)，它們設計的飛行器甚至比種子具有更穩(wěn)定的軌跡、更慢的下落速度，在環(huán)保等應用場景中大有可為。與此同時，為避免飛行器本身造成的污染問題，該團隊還開發(fā)出一種瞬態(tài)電子器件，使其能夠在使用結束后于水中無害化溶解。
 
該研究已發(fā)表于最新一期《自然》（Nature）封面。

04

全民發(fā)電：使用壽命達30年的太陽能電池窗
 
圖片來自unplush.com

太陽能是當前人類可及的最廉價能源之一，然而厚重的硅基太陽能板往往只能被集中安置于遠離用電核心區(qū)的郊野地帶，受維護成本與地理環(huán)境限制，進一步擴張困難重重。

為解決這一問題，密歇根大學某團隊將目光投向了無處不在、且能夠垂直疊加的窗戶。通過向富勒烯受體構成的太陽能電池窗上鍍加一層氧化鋅（ZnO）保護罩，及碳基緩沖層，科研人員成果研制出了一款透明度40%、光電轉換效率10%，且在等同30年紫外線照射強度下保持80%性能的太陽能電池窗，打破了半透明有機太陽能電池的多項記錄。

研究人員表示，未來他們有信心進一步將該太陽能窗透明度提升至60%。據(jù)他們估算，如果該電池窗能覆蓋美國70億平方米左右的玻璃表面，它將可以滿足全美40%的能源需求，使幾乎每幢建筑變?yōu)榘l(fā)電廠。
 
該研究已發(fā)表于最新一期《自然·通訊》（Nature Communications）。
 
05

“復制”人類大腦于芯片：三星聯(lián)合哈佛公布新研究
 
圖片來自unplush.com

上世紀八十年代以來，科學家們便曾設想在芯片上模擬人類大腦神經網(wǎng)絡結構與功能，實現(xiàn)高效任務處理。然而，由于我們對人類大腦這一復雜器官的知識有限，該目標始終未得到推進。

近日，三星集團與哈佛大學組成的聯(lián)合團隊提出一種全新思路，即借由高度敏感的納米電極陣列，記錄大腦神經元間電流信號，獲得并拷貝人類大腦神經網(wǎng)絡聯(lián)結圖，再將存儲芯片間傳導性按神經元鏈接強度進行編程，將該“神經網(wǎng)絡聯(lián)結圖”粘貼于半導體上。

面臨虛擬神經元帶來的存儲技術極限挑戰(zhàn)，研究負責人之一、哈佛大學應用物理學教授咸燉憙認為，在這一宏偉的設想中，他們的產研聯(lián)合團隊將同時推進機器智能、神經科學和半導體技術的邊界。
 
該研究計劃已發(fā)表于最新一期《自然·電子》（Nature Electronics）。


參考文獻： 

[1] Cai Tao et al, Cell-free chemoenzymatic starch synthesis from carbon dioxide, Science (2021). DOI: 10.1126/science.abh4049

[2] https://www.cadence.com/zh_CN/home/company/newsroom/press-releases/pr/2021/cadence-extends-digital-design-leadership-with-revolutionary-ml-.html

[3] Kim, B.H., Li, K., Kim, JT. et al. Three-dimensional electronic microfliers inspired by wind-dispersed seeds. Nature 597, 503–510 (2021). https://doi.org/10.1038/s41586-021-03847-y

[4] Li, Y., Huang, X., Ding, K. et al. Non-fullerene acceptor organic photovoltaics with intrinsic operational lifetimes over 30 years. Nat Commun 12, 5419 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-25718-w

[5] Ham, D., Park, H., Hwang, S. et al. Neuromorphic electronics based on copying and pasting the brain. Nat Electron 4, 635–644 (2021). https://doi.org/10.1038/s41928-021-00646-1


制版編輯 | Morgan


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