基于分子晶体忆阻器的边缘AI平台，用于实现高效能且实时的智能电网检测

《Science Bulletin》：Molecular crystal memristor-based edge AI platform for energy-efficient and real-time smart grid inspection

　　分子晶体忆阻器边缘AI硬件平台实现电网实时监控，通过硬件卷积运算降低能耗67.75 TOPS/W，减少88%数据传输。

　　

关鹏飞|秦兰浩|宁柯|刘杰|欧阳德才|于一蒙|吴金松|卢星|傅映双|李源|李慧桥|翟天友

华中科技大学材料科学与工程学院材料加工与模具技术国家重点实验室，武汉430074，中国

摘要

庞大的电网基础设施产生了大量来自智能电表、无人机（UAV）巡逻和高清视频监控的检查数据。满足实时分析的需求对边缘设备的延迟、能效和设备自身的智能性提出了严格要求。在这里，我们提出了一种基于分子晶体忆阻器的边缘人工智能（AI）硬件平台，可以直接部署在检查设备中，实现实时电网监控，同时大幅降低计算和存储开销。忆阻器具有高度可控的丝状切换行为、稳定的多级导电状态、飞瓦级的功耗以及出色的数据保持能力。利用这些特性，该平台实现了完全硬件化的卷积运算，特征提取准确率达到97%，能效达到67.75 TOPS/W，从而显著减轻了云服务器的计算和存储负担。这项工作为智能电网检查建立了一个可扩展且节能的内存计算框架，并为更广泛的边缘AI应用提供了坚实的基础。

引言

作为全球最大和最复杂的基础设施之一，现代电网覆盖了广阔的地理区域，并整合了多种能源类型，需要持续监控和频繁检查输电线路、变电站等关键设施。高分辨率成像技术、无人机（UAV）巡逻和先进传感技术的快速部署导致检查数据量激增。结合对快速故障诊断和实时决策的需求，这对延迟、能效和通信带宽提出了严格的要求[1]、[2]、[3]。传统的工作流程是将大量原始图像数据传输到中央数据中心（图1a），这加剧了网络拥堵、增加了能耗，并引入了延迟、隐私问题和服务器过载[4]。边缘计算通过实现本地数据处理并减少对云基础设施的依赖，提供了一个有前景的解决方案。特别是边缘特征提取（图1a中的较低路径）可以直接在现场分析高分辨率数据，从而抑制了冗余传输并缓解了通信瓶颈[5]、[6]、[7]、[8]、[9]、[10]、[11]。

尽管边缘计算取得了进展，但现有的硬件仍主要由互补金属氧化物半导体（CMOS）架构主导，这种架构从根本上不适合高吞吐量的特征提取。冯·诺依曼瓶颈迫使数据在内存和处理器之间不断往返传输，导致了显著的延迟和能耗[12]、[13]、[14]。在有限的内存带宽下，卷积工作负载加剧了这些效率低下问题，而成像分辨率和传感器部署的快速增长又需要不可持续的计算和内存资源。此外，CMOS逻辑的严格数字化限制了并行性，阻碍了实现实时电网监控所需的超低延迟和节能性能。这些内在限制构成了传统CMOS硬件无法满足下一代边缘智能要求的根本障碍[15]。

忆阻器作为新兴的内存计算（IMC）平台，将存储和计算功能集成在同一物理单元内，从而消除了昂贵且能耗高的内存-处理器数据传输[16]、[17]、[18]。如图1b所示，它们能够执行大规模并行的模拟域乘累加（MAC）操作，实现超低功耗下的高吞吐量处理，使其特别适用于数据密集型应用中的实时边缘特征提取，如智能电网监控[19]、[20]、[21]、[22]、[23]。这些特性使得基于忆阻器的IMC成为克服CMOS硬件效率低下的有效途径，并为下一代边缘智能建立了可扩展的平台[24]、[25]、[26]。

在这项工作中，我们报告了一种基于分子晶体忆阻器的硬件卷积框架，用于智能电网检查中的实时特征提取（图1c）。该系统将分子晶体忆阻器的交叉阵列与定制的现场可编程门阵列（FPGA）控制器集成在一起，以实现精确的模拟域计算。这些设备具有高度可控的丝状切换行为，开关比超过8 × 10⁶，稳定的多级导电状态，飞瓦级的编程功耗，超过14天的数据保持能力，以及出色的器件一致性。利用这些优势，该平台实现了完全硬件化的卷积运算，特征提取准确率达到97%，能效达到67.75 TOPS/W，并减少了高达88%的冗余数据传输，从而大幅减轻了网络和云端的负担。这些结果为下一代智能电网监控建立了一个可扩展且节能的IMC框架，并为更广泛的边缘AI应用提供了坚实的基础。

部分内容摘录

Ag/Sb₂O₃/Au忆阻器阵列的制备

忆阻器器件是在Si/SiO₂基底上制备的。首先，通过电子束光刻（EBL，Quanta 650 SEM & Raith Elphy Plus，FEI）制备底部电极，然后通过热蒸发沉积2纳米厚的Cr粘附层和8纳米厚的Au导电层（Nexdep，Angstrom Engineering），沉积速率为0.1 ?/s，随后进行剥离处理。Sb₂O₃切换层（约15纳米）通过EBL定义的窗口进行热蒸发沉积，沉积速率为0.1

Ag/Sb₂O₃/Au忆阻器的电学切换性能

为了实现稳定的长期数据存储和节能的更新，我们设计了一种基于典型Sb₂O₃分子晶体的忆阻器。与传统的氧化物（例如HfO₂、TaO_x）和二维材料（例如MoS₂、BN）相比，其中离子迁移主要通过晶格缺陷进行，可能会损坏结构完整性[29]、[30]、[31]，而Sb₂O₃中的独特范德华间隙为Ag⁺迁移提供了天然通道，使得迁移势垒较低（约0.41 eV）

结论

总之，我们展示了一种基于分子晶体忆阻器的边缘AI硬件平台，实现了智能电网检查的实时特征提取。忆阻器具有可控的丝状切换行为、稳定的多级导电状态、飞瓦级的编程功耗以及出色的数据保持能力和耐久性，确保了阵列级别的高一致性和可扩展性。通过将忆阻器交叉阵列与定制的FPGA控制器集成，我们实现了完全硬件化的

利益冲突

作者声明没有利益冲突。

致谢

本工作得到了中国国家重点研发计划（2023YFE0210800和2021YFA1200501）、国家自然科学基金（22535004、22350003、U21A2069和U22A20137）、苏州实验室开放研究基金（SZLAB-1508-2024-ZD013）、湖北省自然科学基金（2024AFE009）、广东省自然科学基金（2025A1515011072）以及深圳市科技创新计划（JCYJ20240813153403005、JCYJ20220818102215033）的支持。