ENERGIZE：韩国和欧盟共同合作开发高能效神经形态硬件

欧盟、韩国和瑞士联合启动了雄心勃勃的研究项目ENERGIZE，提供360万欧元资金用于开发基于二维（2D）材料的高能效硬件，用于边缘计算和人工智能（AI）应用。

ENERGIZE是2024年2月欧盟与韩国联合征集的四个项目之一，重点推进关键但尚未商业化的半导体技术，包括异构集成和神经形态计算。该项目旨在建立一个国际领先的联盟，以应对大数据和人工智能时代的节能计算挑战。

应对人工智能的能源挑战

从移动设备和自动驾驶汽车到物联网和工业 4.0，数据收集的爆炸式增长需要用于数据处理和存储的高效电路和算法。人工智能（AI），尤其是人工神经网络（ANN），是应对这些挑战的核心。

然而，在传统处理器上训练大规模人工神经网络会消耗大量能源，从而引发环境问题。由于传统计算机架构难以跟上未来人工智能应用的要求，包括多媒体数据分析和复杂系统模拟，因此对创新计算技术的需求变得至关重要。

受人脑启发的神经形态硬件是应对这些挑战的一个前景广阔的解决方案。与计算和内存物理分离的传统冯-诺依曼架构不同，神经形态芯片将计算和内存直接集成在同一硬件中。这种方法被称为 “内存计算”，它消除了处理器和内存之间的高能耗数据传输，同时实现了高度并行处理。与传统硬件相比，神经形态硬件有可能在解决人工智能任务时将能效提高几个数量级。

二维材料的赌注

神经形态硬件的研究仍处于早期阶段，目前仍在努力确定开发新硬件的最有前途的材料和方法。ENERGIZE 项目将二维材料作为神经形态硬件的基础。这些材料具有优异的性能，包括低开关电压、短响应时间和高能效。此外，二维材料独特的表面特性（如高结晶度和无悬空键）使其特别适合与现有半导体技术（包括线后端（BEOL）工艺）无缝集成。

为了证明二维材料在神经形态计算方面的潜力，ENERGIZE 采用了一种整体研究方法，包括材料生长、器件制造、多尺度模拟以及大规模突触阵列和神经形态系统的开发。这种相互关联的框架使该项目能够在多个层面探索创新概念，并对其进行改进，以实现最佳性能。该项目的愿景是推动二维材料的晶圆级生长，提高器件制造工艺的可靠性，并展示二维器件与现有半导体技术的集成。项目还旨在利用横杆阵列实现神经网络的高效推理和训练，并为神经形态器件和电路建立标准化的基准测试方法。

国际合作产生战略影响

ENERGIZE 的多层次互联研究得益于项目合作伙伴互补的专业知识。 在欧洲方面，该项目汇集了 AMO GmbH 的 Max Lemme 和 Zhenxing Wang 小组、EPFL 的 Andras Kis 和 Adrian Ionescu 小组、比萨大学的 Gianluca Fiori 小组以及格拉纳达大学的 Andres Godoy 小组。 韩国方面有成均馆大学的 Ki Kang Kim 和 Woo Jong Yu 小组、高丽大学的 Gunuk Wang 小组、光州科技大学的 Byung-Geun Lee 小组以及 Sogang 大学的 Sungju Ryu 小组。

Max Lemme 教授强调了此次合作的重要意义，他说：”ENERGIZE 联盟汇集了整个半导体价值链上的杰出专家。我们的综合方法有可能成为神经形态计算国际网络的蓝图，这一领域对欧洲和韩国都具有巨大的战略意义。

ENERGIZE旨在通过推动节能计算的发展，满足人工智能应用日益增长的需求，同时为全球可持续发展目标做出贡献，并推动欧洲和韩国的技术领先地位。该项目将从欧盟委员会（拨款编号：101194458）获得总计约 150 万欧元的资助，从韩国国家研究基金会（RS-2024-00439520）获得 140 万欧元的资助，从瑞士国家教育、研究和创新秘书处（REF-1131-52301）获得 70 万欧元的资助。