💥清華研究團隊 #有3篇論文
獲選為2020科技部十大科研 #破壞性創新論文！🎉🎉🎉
🌱【控制工程領域】
電機系陳博現教授與研究團隊：陳偉祐、楊君韜、嚴志國的論文《Noncooperative Game Strategy in Cyber-Financial Systems With Wiener and Poisson Random Fluctuations: LMIs-Constrained MOEA Approach》✨（https://ieeexplore.ieee.org/document/8494820）
👉研究透過全域線性化及多目標演算法，解決金融市場非合作投資策略設計問題，還能應用到未來智慧城市，解決一大群無人機、機器人及無人車在彼此干擾下的多目標控制問題😍
🌱【材料工程領域】
材料系賴志煌教授、物理系林秀豪教授與研究團隊：林柏宏、楊博元、蔡明翰、陳柏全、黃國峰的論文《Manipulating exchange bias by spin–orbit torque》✨（https://www.nature.com/articles/s41563-019-0289-4）
👉成功利用電子自旋流取得了新一代MRAM（磁阻式隨機存取記憶體）的革命性突破，創造出讀寫速度更快、更省電、斷電時資訊也不流失的「不失憶記憶體」，不僅是磁性記憶體的突破，也為自旋電子學的發展帶來嶄新視野😍（首頁故事也有報導過哦：http://www.nthu.edu.tw/hotNews/content/901）
🌱【物理領域】
物理系褚志崧副教授與研究團隊：吳至翔、劉喬凱、陳奕丞的論文《Revival of Quantum Interference by Modulating the Biphotons》✨（https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.123.143601）
👉研究團隊發展出獨特的純化技術，能篩選出同質性高的光子對，並復原已被破壞的量子干涉或糾纏特性。這項研究成果使量子電腦或量子通訊有望在非低溫環境的半導體平台實現😍
#破壞性創新💥
#發現學研新價值🤩
#真是太高深了編編只能略略略懂😅
(( 3篇論文都登上國際知名期刊，有興趣可以點連結閱全文喔😉
磁阻式隨機存取記憶體mram 在 [新聞] 三星研發出運算記憶體MRAM - 看板Tech_Job 的推薦與評價
三星研發出運算記憶體MRAM
https://bit.ly/3tJqsmT
三星半導體宣佈，通過結構創新，實現了基於MRAM（磁阻式隨機存取記憶體）的記憶體內
運算（In-Memory Computing），進一步拓展了三星下世代低功耗AI晶片技術。
傳統的運算體系中，記憶體中的資料要轉移到處理晶片的資料運算單元進行處理，因此其
對於頻寬、延遲的要求非常高。
至於記憶體內運算則是一種新的運算模式，也可以當作記憶體與運算一體化的表現，也就
是說，在記憶體中同時執行資料儲存、資料運算處理，無需移動資料。同時，在記憶體網
路中的資料處理是以高度平行的方式執行，因此提高性能的同時，還能大大降低功耗。
如果與其他記憶體比較，MRAM在運行速度、壽命、量產方面都有明顯優勢，功耗也遠低於
傳統DRAM，關鍵是還具有非揮發的特點，斷電也不會丟失資料。
可是MRAM也有其缺點，因為很難用於記憶體內運算，使得在標準的記憶體內運算架構中無
法發揮低功耗優勢。為了克服這一點，三星研究團隊設計了一種名為“電阻總和”（
resistance sum）的新型記憶體內運算架構，取代“電流總和”（current-sum）架構，
進而成功開發了一種能演示記憶體內運算架構的MRAM陣列晶片，命名為“用於記憶體內運
算的磁阻式記憶體交叉陣列”（crossbar array of magnetoresistive memory devices
for in-memory computing）。
目前來看，這一交叉陣列成功解決了單個MRAM小電阻問題，從而降低功耗，實現了基於
MRAM的記憶體內運算。按照三星研究，在執行AI運算時，採用MRAM記憶體內運算可以實現
98%的筆跡辨識成功率、以及93%的人臉辨識準確率。
根據Report Linker研究，全球MRAM市場2021年至2026年的年複合成長率將達25%，並於
2026年達到62億美元的規模。該市場的主要驅動力是對穿戴式裝置的需求增加、物聯網設
備的高度採用、運算技術的進步、對更高記憶體空間的需求以及縮短啟動時間等因素。除
了三星之外，Avalanche、CROCUS、Honeywell以及Everspin都是主要MRAM製造商。
最新研究顯示，除了Toggle MRAM與自旋轉移力矩式磁性記憶體（STT-MRAM）之外，自旋
軌道力矩式磁性記憶體（SOT-MRAM）正在崛起。近年來包含英特爾、IMEC、三星及台積電
都投入SOT-MRAM相關研究，不過量產仍需10年時間，也是須持續關注的趨勢之一。
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