U razvoju su AI procesori koji podsjećaju na ljudski mozak

Korejski Daegu Gyeongbuk institut za znanost i tehnologiju (DGIST), objavio je da je tim predvođen prof. Kwon Hyuk-junom s Odjela za elektrotehniku ​​i računarstvo razvio sljedeću generaciju AI poluvodičke tehnologije koja oponaša učinkovitost ljudskog mozga u AI i neuromorfnim sustavima.

Napredak umjetne inteligencije potaknuo je brzo rastuću potražnju za energetski učinkovitom tehnologijom poluvodiča s velikom radnom brzinom. Međutim, tradicionalni računalni uređaji sa svojom von Neumannovom arhitekturom i odvojenim računalnim i memorijskim jedinicama imaju nedostatke u brzini i energetskoj učinkovitosti koji su povezani s uskim grlima u obradi podataka. Posljedično, istraživanje neuromorfnih uređaja koji oponašaju istodobne računalne i memorijske funkcije bioloških neurona privlači pažnju. 

U tom kontekstu, tim prof. Hyuk-Jun Kwona razvio je sinaptičke tranzistore s efektom polja koristeći hafnijev oksid, koji ima jaka električna svojstva, i tanke slojeve kositrenog disulfida. To je rezultiralo neuromorfnim uređajem s tri terminala koji može pohraniti više razina podataka na način sličan neuronima.

Istraživanje je uspješno repliciralo biološke karakteristike kao što su kratkoročna i dugoročna svojstva, dajući vrlo učinkovit uređaj koji reagira 10.000 puta brže od ljudskih sinapsi i troši vrlo malo energije.

Prof. Hyuk-Jun Kwon rekao je: "Ovo istraživanje označava važan korak prema arhitekturi računalstva sljedeće generacije, koja zahtijeva nisku potrošnju energije i računanje velike brzine. Razvili smo neuromorfni hardver visokih performansi koristeći dvodimenzionalne kanale i feroelektrični hafnijev oksid, a očekuje se da će inovacija u budućnosti imati različite primjene povezane s umjetnom inteligencijom i strojnim učenjem."

Rad objavljen u časopisu Advanced Science možete pronaći na ovoj poveznici.