NCE期刊中国编委访谈——清华大学吴华强教授
Neuromorphic Computing and Engineering（NCE）是IOP出版社最新推出的一本涵盖多学科领域、采用开放获取（OA）形式出版的期刊，主要关注神经形态计算、设备和系统的应用和发展等方面。NCE的编委会由来自世界不同国家的顶尖研究人员组成，其中也有不少是来自中国的专家学者。近日，我们陆续采访了NCE中国的编委成员，让我们一起来看看他们对期刊以及领域发展的见解吧：
吴华强教授，清华大学
- 您为什么选择追求神经形态学作为研究领域？
我自己是信息领域的科研工作者，主要是开展集成电路的研究。近年来，随着摩尔定律的变缓，传统意义上通过Scaling来在单位面积堆积更多晶体管的方式来增强算力的方式越来越难了。人类一直在想办法更好的理解大脑，希望能够从大脑的运行机制，网络结构，计算规则等学习到人类智能产生的原因。因为大脑不仅智能而且功耗很低，相比现在的GPU，CPU在一些智能任务的处理上性能更好。神经形态学和信息学科的交叉将在未来计算，未来信息领域发挥巨大的作用。这个领域覆盖了材料，器件，工艺，电路，架构，算法等，需要通过跨领域，跨学科的协作才能够真正实现大规模的神经形态芯片。
- 您现在从事神经形态研究的哪些领域？
我现在开展的工作主要是基于忆阻器的神经形态芯片。因为忆阻器是一个很好的类神经形态器件，有丰富的功能，对于非易失的忆阻器可以用作电子突触，对于动态忆阻器可以用于电子树突器件等。为了完成基于忆阻器的神经形态芯片，一方面我们需要不断优化忆阻器器件，需要更好的模拟特性，同时还要开展大规模集成，我们在前期110nm集成工艺基础上，最近也开发了28nm的忆阻器集成工艺；另一方面还要从算法架构和电路设计方面开展研究，因为基于忆阻器的神经形态计算是一种模拟计算，算法需要开展新的研究，芯片架构和电路设计方面的优化也是必不可少的。
- 您认为五年后神经形态活动的主要领域是什么？
我认为神经形态的研究工作未来将从对大脑更多的理解产生新的算法，大规模神经形态芯片投入应用将是大概率事件，这些都将深刻的影响我们的信息系统，让我们的信息系统更加智能，让我们的手机终端更加强大。神经形态的研究工作的一个重要的特点就是交叉，尤其是信息学科和生物学科的交叉对于这个领域的创新非常重要。最近生物学研究发现大脑中树突启到很大的作用，这就可以启发研究电子树突器件。这只是一个例子，我想未来会有更多的新器件，新算法和新芯片出现。
- 是什么吸引您加入神经形态计算与工程高级咨询小组的？
我想神经形态计算与工程这个领域需要各个领域的专家，一个重要的平台就是一本期刊能够横跨各个学科。加入这个高级咨询小组一方面我可以为这个领域服务，同时也可以认识更多的跨学科的专家。后续我也将投入更多精力，积极参加高级咨询小组的工作。
- 为什么您认为存在像Neuromorphic Computing and Engineering这样的期刊如此重要？
对于神经形态计算学这个新兴学科，多学科交叉是一个特别突出的特点，涵盖了脑科学，神经科学，材料学，集成电路，计算机科学，电子科学等。同时神经形态计算科学的实现还需要打通从底层的材料，器件，工艺和顶层的算法、架构和电路。目前没有一本期刊可以覆盖所有这些领域，通过一本专门的期刊可以让这个领域的人都在这个平台上交流，可以更好的促进这个领域的发展。这种跨学科的学术发表平台是很重要的。我为IOP推出这么一个期刊感到非常高兴。
编委介绍
在二维材料及器件研究方面，本人开展了包括高质量单层石墨烯材料的制备、倒置工艺的实现、以及基于石墨烯器件的小规模电路实现等方面的研究。通过多次实验摸索，总结出石墨烯生长质量及层数控制和冷却过程中碳原子从基体晶格之间析出的速率之间的关系，可以成功生长大面积、高质量的单层石墨烯材料。目前所制备的石墨烯晶体管的频率可以到35GHz，是国内最好水平之一，所制备的石墨烯混频器输出频率为16GHz，达到国际领先水平。