北京市科技新星计划答辩PPT——铪基铁电材料的FeFET存内计算单元设计与阵列级验证研究领域(附源文件)

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一、个人背景与科研能力

申请人博士毕业于像素大学，现任像素集成电路学院助理研究员，获中国科学院青年科学家奖、集成电路青年科学家奖、超大规模集成电路国际研讨会最佳演示论文奖等荣誉。在FeFET存内计算领域积累了扎实的理论与实验基础。

二、项目必要性

AI算力每3.5个月翻倍，传统冯·诺依曼架构中数据搬运功耗占比超60%，形成“存储墙”瓶颈。FeFET兼具非易失、低功耗、高速度、CMOS兼容等综合优势，但存在铪基铁电材料多态调控精度不足、阵列级验证缺失等瓶颈。本项目旨在突破材料可靠性、单元精度与阵列集成三大难题，实现高精度存内计算。

三、前期创新成果

高精度模拟存内计算宏单元：提出差分2T-1C FeFET单元，实现4-bit权重精度，非线性度<4%，达到国际先进。

视觉神经形态计算系统：构建“感知-存储-计算”一体化架构，MNIST识别精度96.2%，能效15.6 TOPS/W，消除感存分离瓶颈。

加密存内计算系统：利用FeFET物理不可克隆特性（PUF）实现硬件信任根，达成“存储-计算-加密”三位一体，避免明文数据暴露。

四、可行性及支撑条件

依托像素大学微纳加工平台、科学院微电子所流片资源，团队已发表FeFET相关论文9篇。项目分四阶段推进（器件优化→单元设计→阵列验证→系统演示），里程碑明确。

整套PPT共计17页，源文件均可编辑和修改

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