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 韓國研究人員在國內首次成功開發出下一代神經形態（神經網絡模仿）半導體的核心材料。


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合詞。通過1000多次電刺激可重復模擬神經突觸的電可塑性，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，這使得難以精確控制缺陷的濃度或形狀。
為解決該問題，研究團隊通過將氧化鈮（Nb 2 O 5）和鉬硫材料依次堆疊起來，成功開發出一種具有高可靠性的憶阻器結構的人工突觸器件。
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的大腦信息。
目前，由于人工智能硬件以圖形處理單元 (GPU)、現場可編程門陣列 (FPGA) 和專用集成電路 (ASIC) 的形式消耗大量功率和成本，預計將產生爆 炸性需求，因為行業未來發展壯大。到 2023 年，可穿戴人工智能市場預計將達到 424 億美元，復合年增長率為 29.75%，而 2018 年約為 115 億美元。

由韓國材料科學研究所能源與電子材料系 的 Jung-dae Kwon 博士和 Yong-hun Kim 領導的研究團隊表示，使用基于高可靠性、新概念憶阻器結構的 AI 半導體可以大大降低電路密度和驅動能量。未來有望應用于低功耗邊緣計算和可穿戴人工智能系統。

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來源：賢集網
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