韩国大邱庆北科学技术院(DGIST)的电气工程与计算机科学系教授权赫俊领导的研究团队近日取得重大突破,成功开发出一种模仿人脑在人工智能和神经形态系统中效率的下一代半导体技术。
本文引用地址:随着人工智能技术的飞速发展,市场对具有快速操作速度的高能效半导体技术的需求日益增长。然而,传统的计算设备受限于冯·诺依曼架构,其计算和存储单元的分离导致了数据处理过程中的速度和能效瓶颈。为了克服这一问题,模仿生物神经元同时进行计算和存储的神经形态设备研究应运而生。
在这项研究中,权赫俊教授的团队利用具有强电性能的铪氧化物和薄层二硫化锡材料,成功开发出突触场效应晶体管。这种新型的三端神经形态器件能够像生物神经元一样存储多级数据,展现出卓越的效率和速度。
实验结果显示,这种新型设备能够复制生物神经元的短期和长期特性,其响应速度比人脑突触快10000倍,同时能耗极低,为未来人工智能和机器学习领域的高性能计算提供了可能性。
权赫俊教授表示:“我们的研究为下一代计算架构的发展奠定了基础,这种架构要求低功耗和高速度计算。通过结合二维通道和铁电铪氧化物,我们开发出了高性能的神经形态硬件,预计这一创新将在未来多种人工智能和机器学习应用中发挥重要作用。”
这项研究成果已发表在《Advanced Science》杂志上,其创新性和应用前景受到了业内专家的高度评价。随着技术的进一步成熟和商业化,预计将为半导体行业带来革命性的变革。