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 韓國研究人員在國內(nèi)首次成功開發(fā)出下一代神經(jīng)形態(tài)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿）半導(dǎo)體的核心材料。


這種新概念的記憶晶體管使用了厚度為幾納米的二維納米材料。憶阻器是存儲器和晶體管的復(fù)合詞。通過1000多次電刺激可重復(fù)模擬神經(jīng)突觸的電可塑性，研究人員成功獲得了約94.2%的高模式識別率（基于模擬的模式識別率的98%）。
廣泛用作半導(dǎo)體材料的 鉬硫（MoS 2）的工作原理是單晶中的缺陷被外部電場移動(dòng)，這使得難以精確控制缺陷的濃度或形狀。
為解決該問題，研究團(tuán)隊(duì)通過將氧化鈮（Nb 2 O 5）和鉬硫材料依次堆疊起來，成功開發(fā)出一種具有高可靠性的憶阻器結(jié)構(gòu)的人工突觸器件。
此外，他們還證明可以通過改變鈮氧化層的厚度來自由控制電阻切換特性，并且可以以 10 PJ（皮焦耳）的極低能量處理與記憶和遺忘相關(guān)的大腦信息。
目前，由于人工智能硬件以圖形處理單元 (GPU)、現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA) 和專用集成電路 (ASIC) 的形式消耗大量功率和成本，預(yù)計(jì)將產(chǎn)生爆 炸性需求，因?yàn)樾袠I(yè)未來發(fā)展壯大。到 2023 年，可穿戴人工智能市場預(yù)計(jì)將達(dá)到 424 億美元，復(fù)合年增長率為 29.75%，而 2018 年約為 115 億美元。

由韓國材料科學(xué)研究所能源與電子材料系 的 Jung-dae Kwon 博士和 Yong-hun Kim 領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)表示，使用基于高可靠性、新概念憶阻器結(jié)構(gòu)的 AI 半導(dǎo)體可以大大降低電路密度和驅(qū)動(dòng)能量。未來有望應(yīng)用于低功耗邊緣計(jì)算和可穿戴人工智能系統(tǒng)。

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來源：賢集網(wǎng)
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