OLED TVのコア材料から作成されたニューロモルフィック シナプス

24年2023月XNUMX日 (Nanowerkニュース) ChatGPT の影響は教育分野を超えて広がり、他の分野にも大きな変化をもたらしています。 の 人工知能 (AI) 言語モデルは、論文作成、翻訳、コーディングなどのさまざまなタスクを、すべて質問と回答に基づく対話を通じて実行できることで知られています。 AI システムはディープ ラーニングに依存しており、エラーを最小限に抑えるために広範なトレーニングが必要なため、メモリとプロセッサの間で頻繁にデータ転送が行われます。 しかし、従来のデジタル コンピューター システムのフォン ノイマン アーキテクチャでは、情報の保存と計算が分離されているため、消費電力が増加し、AI の計算に大幅な遅延が生じます。 研究者は、この課題に対処するために、AI アプリケーションに適した半導体技術を開発しました。 Yoonyoung Chung教授（電気工学科、半導体工学科）、Seyoung Kim教授（材料科学工学科、半導体工学科）、および博士号が率いるPOSTECHの研究チーム。 候補生であるパク ソンミン (電気工学科) は、OLED ディスプレイで広く使用されている酸化物半導体である酸化インジウム ガリウム 亜鉛 (IGZO) を使用して、高性能 AI 半導体デバイスを開発しました。 新しいデバイスは、パフォーマンスと電力効率の点で優れていることが証明されています。 この研究は、 高度な電子材料 (「高精度ニューラル ネットワーク計算のための自己組織化単層を備えた金属酸化物半導体トランジスタに基づく高度に線形で対称的なアナログ ニューロモーフィック シナプス」). 提案された AI シナプス デバイスの構造。 XNUMXつの酸化物半導体トランジスタが接続されています。 XNUMX つは書き込み用、もう XNUMX つは読み取り用です。 (画像: POSTECH) ChatGPT のような効率的な AI 操作では、情報を格納するメモリ内で計算を行う必要があります。 残念ながら、以前の AI 半導体技術は、AI の精度を向上させるために、線形および対称プログラミングや均一性などのすべての要件を満たすには限界がありました。 研究チームは、大量生産が可能で、均一性、耐久性、および計算精度を提供できる AI 計算の主要な材料として IGZO を探しました。 この化合物は、インジウム、ガリウム、亜鉛、および酸素の一定の比率で XNUMX つの原子を含み、優れた電子移動度と漏れ電流特性を持ち、OLED ディスプレイのバックプレーンとなっています。 この材料を使用して、研究者は XNUMX つの新しいシナプス デバイスを開発しました。 トランジスタ ストレージ ノードを介して相互接続されます。 このノードの充放電速度を正確に制御することで、AI 半導体は、高レベルのパフォーマンスに必要なさまざまなパフォーマンス メトリックを満たすことができます。 さらに、適用 ニューロモルフィック シナプス デバイスを大規模な AI システムに適用するには、シナプス デバイスの出力電流を最小限に抑える必要があります。 研究者は、トランジスタ内部の超薄膜絶縁体を利用して電流を制御し、大規模な AI に適したものにする可能性を確認しました。 研究者は、新しく開発されたシナプス デバイスを使用して手書きデータをトレーニングおよび分類し、98% を超える高精度を達成しました。これは、将来の高精度 AI システムでの潜在的なアプリケーションを検証します。 Chung 教授は、「私の研究チームの成果の意義は、材料開発のみに焦点を当てた従来の AI 半導体技術の限界を克服したことです。 これを行うために、すでに大量生産されている材料を利用しました。 さらに、XNUMXつのトランジスタをXNUMXつのシナプスデバイスとする新構造により、線形で対称的なプログラミング特性が得られました。 したがって、この新しい AI 半導体技術の開発と応用の成功は、AI の効率と精度を向上させる大きな可能性を示しています。」

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• 情報源： https://www.nanowerk.com/nanotechnology-news2/newsid=62667.php