DGIST研發模仿人腦效率的下一代AI半導體技術

韓國大邱慶北科學技術院（DGIST）的電氣工程與計算機科學系教授權赫俊領導的研究團隊近日取得重大突破，成功開發出一種模仿人腦在人工智能和神經形態系統中效率的下一代AI半導體技術。

隨著人工智能技術的飛速發展，市場對具有快速操作速度的高能效半導體技術的需求日益增長。然而，傳統的計算設備受限于馮·諾依曼架構，其計算和存儲單元的分離導致了數據處理過程中的速度和能效瓶頸。為了克服這一問題，模仿生物神經元同時進行計算和存儲的神經形態設備研究應運而生。

在這項研究中，權赫俊教授的團隊利用具有強電性能的鉿氧化物和薄層二硫化錫材料，成功開發出突觸場效應晶體管。這種新型的三端神經形態器件能夠像生物神經元一樣存儲多級數據，展現出卓越的效率和速度。

實驗結果顯示，這種新型設備能夠復制生物神經元的短期和長期特性，其響應速度比人腦突觸快10000倍，同時能耗極低，為未來人工智能和機器學習領域的高性能計算提供了可能性。

權赫俊教授表示：“我們的研究為下一代計算架構的發展奠定了基礎，這種架構要求低功耗和高速度計算。通過結合二維通道和鐵電鉿氧化物，我們開發出了高性能的神經形態硬件，預計這一創新將在未來多種人工智能和機器學習應用中發揮重要作用。”

這項研究成果已發表在《Advanced Science》雜志上，其創新性和應用前景受到了業內專家的高度評價。隨著技術的進一步成熟和商業化，預計將為AI半導體行業帶來革命性的變革。