由用于 OLED 电视的核心材料创建的神经形态突触

24 年 2023 月 XNUMX 日 (Nanowerk新闻) ChatGPT 的影响超出了教育领域，并且正在引起其他领域的重大变化。 这 人工智能 (AI) 语言模型因其执行各种任务的能力而受到认可，包括论文写作、翻译、编码等，所有这些任务都是通过基于问答的交互进行的。 人工智能系统依赖于深度学习，这需要大量的训练来最大限度地减少错误，从而导致内存和处理器之间的数据传输频繁。 然而，传统数字计算机系统的冯诺依曼架构将信息的存储和计算分开，导致功耗增加和人工智能计算的显着延迟。 研究人员开发了适用于人工智能应用的半导体技术来应对这一挑战。 POSTECH的一个研究团队，由Yoonyoung Chung教授（电气工程系，半导体工程系），Seyoung Kim教授（材料科学与工程系，半导体工程系）和博士领导。 候选人 Seongmin Park（电气工程系）开发了一种高性能 AI 半导体设备，该设备使用氧化铟镓锌 (IGZO)，这是一种广泛用于 OLED 显示器的氧化物半导体。 事实证明，新设备在性能和电源效率方面非常出色。 该研究发表在 先进电子材料 (“基于具有自组装单层的金属氧化物半导体晶体管的高度线性和对称模拟神经形态突触，用于高精度神经网络计算”). 拟议的 AI 突触设备的结构。 两个氧化物半导体晶体管相连； 一个用于写作，另一个用于阅读。 （图片来源：POSTECH）高效的人工智能操作，例如 ChatGPT 的操作，需要在负责存储信息的内存中进行计算。 不幸的是，以前的 AI 半导体技术在满足线性和对称编程以及均匀性等所有要求以提高 AI 准确性方面受到限制。 研究团队寻求 IGZO 作为 AI 计算的关键材料，可以大规模生产并提供均匀性、耐用性和计算精度。 这种化合物包含四个原子，铟、镓、锌和氧的比例固定，具有出色的电子迁移率和漏电流特性，使其成为 OLED 显示器的背板。 使用这种材料，研究人员开发了一种由两个组成的新型突触装置 晶体管 通过存储节点互连。 对该节点充放电速度的精确控制，使得AI半导体能够满足高阶性能所需的多样化性能指标。 此外，申请 神经形态 将突触设备连接到大规模 AI 系统需要将突触设备的输出电流降至最低。 研究人员证实了利用晶体管内部的超薄膜绝缘体来控制电流的可能性，使其适用于大规模人工智能。 研究人员使用新开发的突触设备对手写数据进行训练和分类，准确率达到98%以上，验证了其在未来高精度人工智能系统中的潜在应用。 钟教授解释说：“我的研究团队取得成就的意义在于，我们克服了传统人工智能半导体技术仅专注于材料开发的局限性。 为此，我们使用了已经量产的材料。 此外，通过使用两个晶体管作为一个突触设备的新结构，获得了线性和对称编程特性。 因此，我们成功开发和应用这种新的人工智能半导体技术，显示出提高人工智能效率和准确性的巨大潜力。”

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