韓國(guó)研究人員在該國(guó)首次成功開(kāi)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。這是由韓國(guó)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 博士以及忠北國(guó)立大學(xué) Byungjin Cho 教授的研究團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)的研究小組的成果。KIMS是科學(xué)和信息通信技術(shù)部下屬的政府資助的研究機(jī)構(gòu)。
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。Memtransistor是存儲(chǔ)器和晶體管的復(fù)合詞。通過(guò)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(shí)別率(基于模擬的模式識(shí)別率的98%)。
廣泛用作半導(dǎo)體材料的鉬硫 (MoS2) 的工作原理是單晶中的缺陷會(huì)被外部電場(chǎng)移動(dòng)，因此很難精確控制缺陷的濃度或形狀。為解決該問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)依次堆疊氧化鈮(Nb2O5)和鉬硫材料的氧化層，并通過(guò)外部電場(chǎng)成功開(kāi)發(fā)出具有高電氣可靠性的記憶晶體管結(jié)構(gòu)的人工突觸裝置。此外，他們還證明可以通過(guò)改變鈮氧化層的厚度來(lái)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GPU、FPGA、ASIC等形式消耗大量的電力和成本，預(yù)計(jì)未來(lái)隨著行業(yè)的發(fā)展，將產(chǎn)生爆發(fā)式的需求。到 2023 年，可穿戴人工智能市場(chǎng)預(yù)計(jì)將達(dá)到 424 億美元，復(fù)合年增長(zhǎng)率為 29.75%，而 2018 年約為 115 億美元。
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