由 DGIST 電氣工程和計算機科學系 Kwon Hyuk-jun 教授領導的研究團隊開發了下一代 AI 半導體技術，該技術模仿人腦在 AI 和神經形態系統中的效率。
人工智慧的進步刺激了對運行速度快的節能半導體技術的需求快速成長。然而，具有馮諾依曼架構以及獨立運算和儲存單元的傳統運算設備存在與資料處理瓶頸相關的速度和能源效率缺陷。因此，模仿生物神經元同時計算和記憶功能的神經形態設備的研究越來越受到關注。
在此背景下，Hyuk-Jun Kwon教授的團隊利用具有強電性能的氧化鉿和二硫化錫薄層開發了突觸場效電晶體。這產生了一種三端神經形態設備，能夠以類似神經元的方式儲存多個層級的資料。
該研究成功複製了短期和長期特性等生物特徵，產生了一種高效設備，其反應速度比人類突觸快 10,000 倍，並且消耗很少的能量。
電機工程與計算機科學系的 Hyuk-Jun Kwon 教授表示：「這項研究標誌著邁向下一代運算架構的重要一步，這需要低功耗和高速運算。我們使用二維通道和鐵電體開發了高性能神經形態硬件氧化鉿，該創新有望在未來擁有各種人工智慧和機器學習相關的應用。
該研究是發表在日記中先進科學。
更多資訊：Chong–Myeong Song 等人，鐵電 2D SnS2 模擬突觸 FET，先進科學（2024）。DOI：10.1002/advs.202308588
提供者：DGIST（大邱慶北科學技術院）
引文:下一代人工智慧半導體設備模仿人腦（2024 年，3 月 29 日）檢索日期：2024 年 3 月 29 日取自 https://techxplore.com/news/2024-03- Generation-ai-semiconductor-devices-mimic.html
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