Neuromorphic synapse สร้างขึ้นจากวัสดุหลักสำหรับทีวี OLED

24 มี.ค. 2023 (ข่าวนาโนเวิร์ค) ผลกระทบของ ChatGPT ขยายออกไปนอกภาคการศึกษาและทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในด้านอื่นๆ เดอะ ปัญญาประดิษฐ์ โมเดลภาษา (AI) ได้รับการยอมรับจากความสามารถในการทำงานต่างๆ รวมถึงการเขียนเอกสาร การแปล การเขียนโค้ด และอื่นๆ ทั้งหมดนี้ผ่านการโต้ตอบแบบถามและตอบ ระบบ AI อาศัยการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งต้องการการฝึกอบรมอย่างครอบคลุมเพื่อลดข้อผิดพลาด ส่งผลให้มีการถ่ายโอนข้อมูลระหว่างหน่วยความจำและโปรเซสเซอร์บ่อยครั้ง อย่างไรก็ตาม สถาปัตยกรรม von Neumann ของระบบคอมพิวเตอร์ดิจิทัลแบบดั้งเดิมแยกการจัดเก็บและการคำนวณข้อมูล ส่งผลให้การใช้พลังงานเพิ่มขึ้นและความล่าช้าอย่างมากในการคำนวณ AI นักวิจัยได้พัฒนาเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ที่เหมาะกับการใช้งาน AI เพื่อรับมือกับความท้าทายนี้ ทีมวิจัยของ POSTECH นำโดยศาสตราจารย์ Yoonyoung Chung (ภาควิชาวิศวกรรมไฟฟ้า ภาควิชาวิศวกรรมสารกึ่งตัวนำ) ศาสตราจารย์ Seyoung Kim (ภาควิชาวัสดุศาสตร์และวิศวกรรม ภาควิชาวิศวกรรมสารกึ่งตัวนำ) และปริญญาเอก Seongmin Park ผู้ท้าชิง (ภาควิชาวิศวกรรมไฟฟ้า) ได้พัฒนาอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์ AI ประสิทธิภาพสูงโดยใช้อินเดียมแกลเลียมซิงค์ออกไซด์ (IGZO) ซึ่งเป็นเซมิคอนดักเตอร์ออกไซด์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในจอแสดงผล OLED อุปกรณ์ใหม่นี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ายอดเยี่ยมในแง่ของประสิทธิภาพและประสิทธิภาพการใช้พลังงาน งานวิจัยตีพิมพ์ใน วัสดุอิเล็กทรอนิกส์ขั้นสูง (“Neuromorphic Synapse แบบแอนะล็อกเชิงเส้นสูงและสมมาตรโดยใช้ทรานซิสเตอร์เซมิคอนดักเตอร์ของโลหะออกไซด์ที่มีชั้นเดียวที่ประกอบขึ้นเองสำหรับการคำนวณโครงข่ายประสาทเทียมที่มีความแม่นยำสูง”). โครงสร้างของอุปกรณ์ AI synaptic ที่เสนอ เชื่อมต่อทรานซิสเตอร์เซมิคอนดักเตอร์ออกไซด์สองตัว อันหนึ่งสำหรับเขียนและอีกอันสำหรับอ่าน (ภาพ: POSTECH) การทำงานของ AI ที่มีประสิทธิภาพ เช่น ChatGPT จำเป็นต้องมีการคำนวณเกิดขึ้นภายในหน่วยความจำที่มีหน้าที่จัดเก็บข้อมูล น่าเสียดายที่เทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ AI ก่อนหน้านี้มีข้อจำกัดในการปฏิบัติตามข้อกำหนดทั้งหมด เช่น การเขียนโปรแกรมเชิงเส้นและสมมาตร และความสม่ำเสมอ เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของ AI ทีมวิจัยต้องการให้ IGZO เป็นวัสดุหลักสำหรับการคำนวณ AI ที่สามารถผลิตได้จำนวนมากและให้ความสม่ำเสมอ ความทนทาน และความแม่นยำในการคำนวณ สารประกอบนี้ประกอบด้วยอะตอม XNUMX อะตอมในอัตราส่วนคงที่ของอินเดียม แกลเลียม สังกะสี และออกซิเจน และมีคุณสมบัติในการเคลื่อนที่ของอิเล็กตรอนและกระแสไฟรั่วที่ดีเยี่ยม ซึ่งทำให้เป็นแบ็คเพลนของจอแสดงผล OLED นักวิจัยได้พัฒนาอุปกรณ์ซินแนปส์แบบใหม่โดยใช้วัสดุนี้ ทรานซิสเตอร์ เชื่อมต่อกันผ่านโหนดหน่วยเก็บข้อมูล การควบคุมที่แม่นยำของความเร็วในการชาร์จและคายประจุของโหนดนี้ทำให้เซมิคอนดักเตอร์ AI สามารถตอบสนองเมตริกประสิทธิภาพที่หลากหลายซึ่งจำเป็นสำหรับประสิทธิภาพระดับสูง นอกจากนี้การสมัคร เกี่ยวกับระบบประสาท อุปกรณ์ซินแนปติกไปยังระบบ AI ขนาดใหญ่จำเป็นต้องลดกระแสเอาต์พุตของอุปกรณ์ซินแนปติกให้เหลือน้อยที่สุด นักวิจัยยืนยันความเป็นไปได้ในการใช้ฉนวนฟิล์มบางพิเศษภายในทรานซิสเตอร์เพื่อควบคุมกระแส ทำให้เหมาะสำหรับ AI ขนาดใหญ่ นักวิจัยใช้อุปกรณ์ซินแนปติกที่พัฒนาขึ้นใหม่เพื่อฝึกและจัดประเภทข้อมูลที่เขียนด้วยลายมือ ทำให้มีความแม่นยำสูงกว่า 98% ซึ่งจะตรวจสอบความเป็นไปได้ในการใช้งานในระบบ AI ที่มีความแม่นยำสูงในอนาคต ศาสตราจารย์ Chung อธิบายว่า "ความสำคัญของความสำเร็จของทีมวิจัยคือการที่เราก้าวข้ามข้อจำกัดของเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ AI แบบเดิมๆ ที่เน้นการพัฒนาวัสดุเพียงอย่างเดียว ในการทำเช่นนี้ เราใช้วัสดุที่มีอยู่แล้วในการผลิตเป็นจำนวนมาก นอกจากนี้ยังได้รับลักษณะการเขียนโปรแกรมเชิงเส้นและสมมาตรผ่านโครงสร้างใหม่โดยใช้ทรานซิสเตอร์สองตัวเป็นอุปกรณ์ซินแนปติกเดียว ดังนั้น การพัฒนาที่ประสบความสำเร็จและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ AI ใหม่นี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่ยอดเยี่ยมในการปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของ AI”

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://www.nanowerk.com/nanotechnology-news2/newsid=62667.php