南京大学物理学院教授

报告摘要

计算能力的持续突破是推动社会发展的核心驱动力。然而，随着晶体管集成度逼近物理极限，传统计算硬件的算力增长已显著放缓，难以满足人工智能时代对数据处理能力的指数级需求。这一瓶颈迫切要求我们突破传统计算范式，探索全新的信息处理机制。区别于依赖抽象符号表征的经典数字计算，物理计算（Physical Computing）通过材料本征的物理效应在器件层面直接实现信息处理，为算力的持续提升提供了革命性路径。其中，二维材料凭借其原子级厚度和独特的外场调控特性，成为实现高效物理计算的理想载体。本报告将系统阐述二维材料如何为新型物理计算开辟突破性方向：首先介绍在石墨烯莫尔体系中发现的维格纳晶体与铁电性，探讨如何利用这些特性构建固态量子模拟器【1】、莫尔突触晶体管和抗噪声类脑计算器件【2-3】；其次阐述如何通过调控二维材料范德华异质结（“原子乐高”）界面势垒，实现类脑视觉传感器【4-6】、视觉运动感知机【7】以及传感器内动态计算【8】；最后，结合上述创新器件，将展示我们在探索新型物理计算方案方面的初步成果【9-10】，并探讨人工智能与物理交叉这一前沿领域的发展趋势。

References

[1] Nature 609, 479 (2022).

[2] Chinese Physics Letters 40, 117201 (2023).

[3] Nature Nanotechnology 19, 962 (2024).

[4] Science Advances 6, eaba6173 (2020).

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[8] Nature Electronics 7, 225 (2024).

[9] Nature Nanotechnology 16, 1079 (2021).

[10] Nature Electronics 6, 381 (2023).

报告人简介

缪峰，南京大学物理学院教授，南京大学类脑智能科技研究中心主任，江苏“海智”专家联合会信息科学委员会副主任。国家杰出青年科学基金获得者，“科学探索奖”获得者，中国物理学会“黄昆物理奖”获得者，国家“高层次人才特殊支持计划”科技创新领军人才入选者，科睿唯安“全球高被引学者”，爱思唯尔“中国高被引学者”。主要从事类脑智能和物理交叉研究，一作/通讯在Science、Nature、Nature Nano.、Nature Mater.、Nature Electronics、Phys. Rev. Lett.等国际学术期刊上发表论文，共发表SCI论文150余篇，Web of Science引用30000余次，Google scholar引用43000余次；申请/授权美国及中国发明专利40余项。

地点：物理所中关村园区M楼830会议室

邀请人：翁红明   研究员

联系人：于乐乐   yulele@iphy.ac.cn