Một khớp thần kinh thần kinh được tạo ra từ các vật liệu cốt lõi cho TV OLED

24/2023/XNUMX (Tin tức Nanowerk) Tác động của ChatGPT vượt ra ngoài lĩnh vực giáo dục và đang tạo ra những thay đổi đáng kể trong các lĩnh vực khác. Các trí tuệ nhân tạo Mô hình ngôn ngữ (AI) được công nhận nhờ khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm viết giấy, dịch thuật, mã hóa, v.v., tất cả thông qua các tương tác dựa trên câu hỏi và câu trả lời. Hệ thống AI dựa vào học sâu, yêu cầu đào tạo chuyên sâu để giảm thiểu lỗi, dẫn đến việc truyền dữ liệu thường xuyên giữa bộ nhớ và bộ xử lý. Tuy nhiên, kiến ​​trúc von Neumann của hệ thống máy tính kỹ thuật số truyền thống tách biệt việc lưu trữ và tính toán thông tin, dẫn đến tăng mức tiêu thụ điện năng và độ trễ đáng kể trong tính toán AI. Các nhà nghiên cứu đã phát triển các công nghệ bán dẫn phù hợp cho các ứng dụng AI để giải quyết thách thức này. Một nhóm nghiên cứu tại POSTECH, dẫn đầu bởi Giáo sư Yoonyoung Chung (Khoa Kỹ thuật Điện, Khoa Kỹ thuật Bán dẫn), Giáo sư Seyoung Kim (Khoa Khoa học và Kỹ thuật Vật liệu, Khoa Kỹ thuật Bán dẫn), và Ph.D. ứng cử viên Seongmin Park (Khoa Kỹ thuật Điện), đã phát triển một thiết bị bán dẫn AI hiệu suất cao sử dụng oxit kẽm indium gallium (IGZO), một chất bán dẫn oxit được sử dụng rộng rãi trong màn hình OLED. Thiết bị mới đã được chứng minh là tuyệt vời về hiệu suất và hiệu suất năng lượng. Nghiên cứu đã được công bố trong Vật liệu điện tử tiên tiến (“Khớp thần kinh mô phỏng thần kinh tương tự tuyến tính và đối xứng cao dựa trên các bóng bán dẫn bán dẫn oxit kim loại với lớp đơn lớp tự lắp ráp để tính toán mạng thần kinh có độ chính xác cao”). Cấu trúc của thiết bị khớp thần kinh AI được đề xuất. Hai bóng bán dẫn oxit được kết nối; một để viết và một để đọc. (Hình ảnh: POSTECH) Các hoạt động AI hiệu quả, chẳng hạn như hoạt động của ChatGPT, yêu cầu các phép tính xảy ra trong bộ nhớ chịu trách nhiệm lưu trữ thông tin. Thật không may, các công nghệ bán dẫn AI trước đây bị hạn chế trong việc đáp ứng tất cả các yêu cầu, chẳng hạn như lập trình tuyến tính và đối xứng và tính đồng nhất, để cải thiện độ chính xác của AI. Nhóm nghiên cứu đã tìm kiếm IGZO như một vật liệu chính cho các tính toán AI có thể được sản xuất hàng loạt và mang lại tính đồng nhất, độ bền và độ chính xác của máy tính. Hợp chất này bao gồm bốn nguyên tử theo một tỷ lệ cố định gồm indi, gali, kẽm và oxy, đồng thời có tính di động điện tử và dòng rò tuyệt vời, khiến nó trở thành bảng nối đa năng của màn hình OLED. Sử dụng vật liệu này, các nhà nghiên cứu đã phát triển một thiết bị khớp thần kinh mới bao gồm hai các bóng bán dẫn kết nối với nhau thông qua một nút lưu trữ. Việc kiểm soát chính xác tốc độ sạc và xả của nút này đã cho phép chất bán dẫn AI đáp ứng các chỉ số hiệu suất đa dạng cần thiết cho hiệu suất cấp cao. Hơn nữa, áp dụng thần kinh đa hình các thiết bị khớp thần kinh cho một hệ thống AI quy mô lớn yêu cầu dòng điện đầu ra của các thiết bị khớp thần kinh phải được giảm thiểu. Các nhà nghiên cứu đã xác nhận khả năng sử dụng màng cách điện siêu mỏng bên trong bóng bán dẫn để kiểm soát dòng điện, khiến chúng phù hợp với AI quy mô lớn. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng thiết bị khớp thần kinh mới được phát triển để đào tạo và phân loại dữ liệu viết tay, đạt độ chính xác cao trên 98%, điều này xác minh ứng dụng tiềm năng của nó trong các hệ thống AI có độ chính xác cao trong tương lai. Giáo sư Chung giải thích: “Ý nghĩa thành tựu của nhóm nghiên cứu của tôi là chúng tôi đã vượt qua những hạn chế của công nghệ bán dẫn AI thông thường vốn chỉ tập trung vào phát triển vật liệu. Để làm điều này, chúng tôi sử dụng các vật liệu đã được sản xuất hàng loạt. Hơn nữa, các đặc tính lập trình tuyến tính và đối xứng có được thông qua một cấu trúc mới sử dụng hai bóng bán dẫn làm một thiết bị khớp thần kinh. Do đó, việc chúng tôi phát triển và ứng dụng thành công công nghệ bán dẫn AI mới này cho thấy tiềm năng lớn để cải thiện hiệu quả và độ chính xác của AI.”

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.nanowerk.com/nanotechnology-news2/newsid=62667.php