韩国研究人员在国内首次成功开发出下一代神经形态（神经网络模仿）半导体的核心材料。


这种新概念的记忆晶体管使用了厚度为几纳米的二维纳米材料。忆阻器是存储器和晶体管的复合词。通过1000多次电刺激可重复模拟神经突触的电可塑性，研究人员成功获得了约94.2%的高模式识别率（基于模拟的模式识别率的98%）。
广泛用作半导体材料的 钼硫（MoS 2）的工作原理是单晶中的缺陷被外部电场移动，这使得难以精确控制缺陷的浓度或形状。
为解决该问题，研究团队通过将氧化铌（Nb 2 O 5）和钼硫材料依次堆叠起来，成功开发出一种具有高可靠性的忆阻器结构的人工突触器件。
此外，他们还证明可以通过改变铌氧化层的厚度来自由控制电阻切换特性，并且可以以 10 PJ（皮焦耳）的极低能量处理与记忆和遗忘相关的大脑信息。
目前，由于人工智能硬件以图形处理单元 (GPU)、现场可编程门阵列 (FPGA) 和专用集成电路 (ASIC) 的形式消耗大量功率和成本，预计将产生爆 炸性需求，因为行业未来发展壮大。到 2023 年，可穿戴人工智能市场预计将达到 424 亿美元，复合年增长率为 29.75%，而 2018 年约为 115 亿美元。

由韩国材料科学研究所能源与电子材料系 的 Jung-dae Kwon 博士和 Yong-hun Kim 领导的研究团队表示，使用基于高可靠性、新概念忆阻器结构的 AI 半导体可以大大降低电路密度和驱动能量。未来有望应用于低功耗边缘计算和可穿戴人工智能系统。

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来源：贤集网
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