賴志煌教授利用穿隧磁阻效應提升編碼器表現

　　清大材料系賴志煌教授（工學院院長）領軍的先進儲存與能源研究團隊，於智慧運算研究上持續多方嘗試，近期並有重要突破。整合型編碼器由增量列與絕對列組成，傳統上由多個感測器讀取，因每一個感測器間的相對位置將大幅影響定位精度，感測器的安裝及精確對位變成為十分棘手的問題。賴志煌教授研究團隊近期於MDPI Sensors期刊上所發表的論文「Alignment-Free Sensing Module for Absolute and Incremental Lines in Linear Positioning System Based on Tunneling-Magnetoresistance Sensors」，利用穿隧磁阻效應，成功以單一感測模組同時達成對於絕對列與增量列之感測，取代整合式磁性編碼器系統中所有的感測器。由於感測相對位置在黃光微影階段就已定義完成，因此可以完全消弭由安裝對準所造成的精度誤差，大幅提升磁性編碼器的表現與效率。

闕郁倫教授開發全金屬奈米線記憶體國際矚目

　　針對未來人工智慧AI世界所需要的快速與大量運算，記憶體內運算與類神經計算的需求逐漸成為顯學，新型記憶體材料與元件的開發方興日盛。清大材料系闕郁倫教授研究團隊捨棄目前常用的金屬氧化物記憶體，轉而透過單晶金屬銅奈米線的電流誘導相變化另闢蹊徑。此一奠基於臨場電流誘導相變化的全金屬奈米線記憶體元件，運用在單晶銅以及核（銅）–殼（氧化亞銅）的雙層奈米線結構切換，可在0.5 V以下的低開關電壓，進行超過100次以上的切換，降低耗能並提升可靠度。闕教授團隊並提出完整的相變化轉換機制，為未來製備以金屬奈米線為基礎的記憶體元件建立堅實的基礎。該項優異成果於2021年發表在頂尖國際期刊Advanced Electronic Materials，並獲選為封面論文。在此全新概念上，闕教授團隊下一步更將針對金屬奈米線在積體電路上的角色，從單純導線擴展至記憶體運算，有望再次提高積體電路的計算能量，因應未來AI運算需要。