邊緣人工智能系統(tǒng)因密集計(jì)算需求，對(duì)高質(zhì)量隨機(jī)熵源有較高要求。傳統(tǒng)熵源隨溫度變化及頻率增加而衰減。

　　中國(guó)科學(xué)院微電子研究所研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，鐵電二極管噪聲特性能夠契合高頻和劇烈溫度變化的邊緣人工智能系統(tǒng)。團(tuán)隊(duì)從器件物理層面調(diào)控阻態(tài)及讀取電壓，能穩(wěn)定輸出頻率及溫度雙獨(dú)立的高密度散粒噪聲，噪聲密度比1/f噪聲高兩個(gè)數(shù)量級(jí)以上，且在?40°C至125°C范圍內(nèi)無(wú)衰減，為邊緣人工智能系統(tǒng)提供了理想隨機(jī)熵源。

　　進(jìn)一步，依托該隨機(jī)熵源，研究團(tuán)隊(duì)基于3D 16層鐵電二極管陣列，開(kāi)發(fā)出具有統(tǒng)一熵源及突觸權(quán)重的貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片。測(cè)試結(jié)果顯示，該芯片可在25 fJ/program超低能耗下完成原位訓(xùn)練，MNIST數(shù)據(jù)集識(shí)別準(zhǔn)確率92.4%；NIST隨機(jī)性測(cè)試最小熵為0.9997，印證了噪聲高純度與獨(dú)立性；該芯片面積僅為0.06 F2/state，工作溫度覆蓋?40°C至125°C，為邊緣高可靠、低功耗人工智能推理提供了可規(guī)?；碾S機(jī)熵源新范式。

　　相關(guān)成果發(fā)表在《自然-通訊》（Nature Communications）上。研究工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金等的支持。