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Industry
宾夕法尼亚州立大学开发自供能芯片：供电、传感、运算集成于单芯片
美国宾夕法尼亚州立大学研究团队开发出一款自供能集成电路，仅靠环境光即可完成化学物质检测和信号处理。该芯片将传感器、逻辑电路和硅太阳能电池以三层垂直结构集成在单芯片内，旨在减少占用面积和互连损耗，未来可应用于远程IoT和边缘计算场景。
AI & Enterprise
KAIST研发二维半导体自动筛选技术：显微镜图像即可完成样品筛选并对接晶体管制备
KAIST联合UNIST等机构开发出一套二维半导体自动化筛选流程，可利用光学显微镜图像中的RGB亮度差异识别MoS2薄片厚度，并自动完成电极设计。经AFM验证，该技术可区分3层到8层MoS2薄片的厚度差异，已从逾12万片薄片中筛选目标样品，并制备、分析1615个晶体管，证实了厚度与电学性能之间的关系。
Industry
KAIST梳理AFM强铁电研究路径，提出纳米尺度分析与调控框架
KAIST新材料工程系Hong Seung-beom团队发布一篇基于原子力显微镜（AFM）的强铁电研究综述，系统梳理纳米尺度下的观测、分析与直接调控方法。研究整合PFM、KPFM、C-AFM等表征技术，可用于评估和优化二硫化钼（MoS2）、HfZrO2等新型半导体材料，并进一步提出将高速AFM与人工智能结合的后续研究方向。