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华中科技大学——台湾中山大学博士生联合培养

【来源: | 发布日期:2017-06-23 】

华中科技大学—台湾中山大学博士生联合培养

华中科技大学光电学院缪向水教授团队与台湾中山大学物理系张鼎张教授团队于2015年年底开始以博士生联合培养为模式的、以忆阻器研究为重点的交流合作。至今为止,本团队已经派送博士生到台湾学习交流两期,研究成果丰硕。未来拟每年派遣优秀博士生前往台湾3~6个月的短期访学。

台湾中山大学坐落于高雄市西子湾,东毗寿山,北跨柴山,西临台湾海峡,南通高雄港,依山面海,得天独厚的自然风光孕育出求知求真的校风,塑造了“山海胸襟,热情洋溢”的特色品牌形象。

台湾中山大学校门

西子湾夜景

张鼎张教授团队介绍

张鼎张教授现为台湾中山大学“讲座教授”,物理系“产学特聘教授”、“学术特聘教授”。曾获得台湾经济部『第四届台湾产业创新奖』、『第八届纳米产业科技菁英奖』,台湾教育部『产学合作奖』,台湾科技部『杰出研究奖』、中国工程师协会『杰出工程教授奖』,徐有庠基金会『第3届有庠科技讲座奖』。2016年10月,张鼎张教授受聘为华中科技大学“客座教授”。

2016年张鼎张教授受聘华中科技大学“客座教授”

张鼎张教授专注于半导体元件物理以及纳米元件技术研究,取得了卓越的研究成果,共发表400余篇SCI论文,并获200余项专利,包含132項中国台湾专利、63项美国专利,27项中国大陆专利以及15项技术转移。2011年迄今,以通讯作者身份发表SCI论文200余篇,其中,Applied Physics Letters 50余篇,IEEE Electron Device Letter近50篇,2次获Materials Today邀请撰写阻变存储器综述,获The Electrochemical Society邀请撰写氧化物薄膜晶体管综述。

产业化方面,张教授长期与台积电、联电、群创光电、友达光电四大厂合作,致力于半导体微纳器件的研究与开发。在存储器(SONOS浮栅型存储器,RRAM)、薄膜晶体管光电显示、以及前瞻性晶体管(14nm FinFET)等研究领域取得了重要的产业化研发成果。例如,存储器方面,张教授在前瞻性RRAM的阻变机制方面,取得多项突破性的发现,目前正在与台积电共同研发相关产品。显示器方面,他与友达光电合作,共同开发的IGZO-TFT已成功地应用在AM-OLED TV显示器面板,成果已经产业化。在IC制造方面,张教授与台积电共同开发的0.13微米SOI快速功率的MOSFETs器件,将直接应用在手机芯片上。

张教授实验室致力于产学合作多年,拥有全套的样品制备仪器,多达85种各类实验靶材,加之平台拥有全台湾最完善的电学测量平台和分析手段,强大到足以应对产业各种需求,能无缝为企业解决技术难题。实验室与业界结合紧密,RRAM、TFT等器件种类丰富且性能优良,为学生创造了极好的科研环境与条件。

全套的样品制备仪器

完善的电学测量平台

博士生联合培养与合作成果介绍

基于前期良好的交流沟通,本研究所与张鼎张教授团队建立了良好的合作交流模式。本团队在忆阻器的前沿应用研究上有着丰富的研究经验,而张鼎张老师团队拥有产业化的电学器件及电学测量平台。两方优势互补,合作进行有效而顺利,至今已有两批学生赴台进行了短期的学习交流,合作成果丰厚。

2016年6-8月开展了第一期博士生短期联合培养合作,本研究所两名博士生在李祎讲师的带领下,赴台短期交流3个月。在此次合作中,博士生王卓睿以忆阻器件的初始化电阻、晶体管的源、漏、栅极电压为四个数学变量,在张教授团队提供的器件中实验验证了所提出逻辑算法的通用性。该工作进而探讨了1T1R非易失逻辑门的级联方案,进一步提升了忆阻逻辑技术的实际应用可能性。相关工作以题为Functionally complete Boolean logic in 1T1R resistive random access memory发表在IEEE Electron Device Letters(38, 1-4, 2017)上。此外,周亚雄博士在合作研究中,灵活利用交叉阵列中最常见的单个双极性器件和两个反向串联的互补式拓扑结构,通过输入信号的相应设计,在同一单元中实现了八种不同的基本布尔逻辑,如重要的NAND、NOR,并提出了全加器实现方案。该研究致力于解决时序状态逻辑迭代和资源充分分配问题,为未来高性能并行计算提供了潜力方案。相关工作以题为Nonvolatile reconfigurable sequential logic in a HfO2resistive random access memory array发表在Nanoscale(DOI: 10.1039/c7nr00934h, 2017)上,并被选为内封面论文。

2017年3-6月,博士生王卓睿和段念继续前往台湾中山大学从事访问研究,在忆阻器逻辑运算和神经形态计算领域取得新进展。

基于前期的良好高效的合作基础与经验,双方实验室将继续发挥双方的优势、发扬良好沟通交流合作的精神,定期委派博士生到彼此实验室交流学习,将博士生联合培养的合作加深加强。