Исследовательская группа под руководством профессора Квон Хёк Чжуна из факультета электротехники и информатики DGIST разработала полупроводниковую технологию искусственного интеллекта нового поколения, которая имитирует эффективность человеческого мозга в ИИ и нейроморфных системах.
Развитие искусственного интеллекта стимулировало быстро растущий спрос на энергоэффективные полупроводниковые технологии с высокой скоростью работы. Однако традиционные вычислительные устройства с их архитектурой фон Неймана и отдельными вычислительными блоками и блоками памяти имеют недостатки в скорости и энергоэффективности, связанные с узкими местами при обработке данных. Следовательно, исследования нейроморфных устройств, которые имитируют одновременные вычисления и функции памяти биологических нейронов, привлекают все больше внимания.
На этом фоне команда профессора Хюк-Джун Квона разработала синаптические полевые транзисторы с использованием оксида гафния, обладающего сильными электрическими свойствами, и тонких слоев дисульфида олова. В результате было создано трехконцевое нейроморфное устройство, способное хранить несколько уровней данных аналогично нейронам.
Исследование успешно воспроизвело биологические характеристики, такие как краткосрочные и долгосрочные свойства, в результате чего было создано высокоэффективное устройство, которое реагирует в 10 000 раз быстрее, чем синапсы человека, и потребляет очень мало энергии.
Профессор Хюк-Джун Квон с кафедры электротехники и компьютерных наук сказал: «Это исследование знаменует собой важный шаг на пути к вычислительной архитектуре следующего поколения, которая требует низкого энергопотребления и высокоскоростных вычислений. Мы разработали высокопроизводительное нейроморфное оборудование с использованием двумерных каналов и сегнетоэлектрического оксида гафния , и ожидается, что в будущем эта инновация найдет применение в различных приложениях, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением».
