盖世汽车讯 据外媒报谈，首尔国立大学工学院（Seoul National University College of Engineering）秘书，由材料科学与工程系Ho Won Jang训诲率领的筹备团队开发出轻率以超低功耗进行东谈主工智能（AI）计较的神经风景硬件。这项筹备责罚了现存智能半导体材料和器件的基本问题，同期展示阵列级技能的后劲。

（图片起首：首尔国立大学）

当今，在物联网（IoT）、用户数据分析、生成式AI、大言语模子（LLM）和自动驾驶等领域，处理大数据使用的并行计较需要蹧跶多数电力。但是，用于并行计较的传统硅基CMOS半导体计较存在能耗高、内存和处理器速率较慢，以及高密度经过物理截至等问题。尽管AI对日常生存产生了积极影响，但这也导致了动力和碳排放问题。

为了责罚这些挑战，筹备东谈主员需要冲突数字基冯·诺依曼（Von Neumann）架构计较的局限性。因此，开发下一代基于智能半导体的神经风景硬件以效法东谈主类大脑的使命旨趣，成为一项重要任务。东谈主类大脑由大要1000亿个神经元和100万亿个突触鸠集构成。当作基本智能单位，突触通过突触权重来存储关系信息，并践诺计较和推理。基于智能半导体开荒的神经风景硬件不错效法大脑的突触操作，依赖于轻率存储多个电阻景况的忆阻器开荒，专揽这些权重进行计较。但是，在忆阻器中受到正常筹备的非晶金属氧化物通过导电丝使命，使电荷仅聚焦于特定区域。这导致不合称和非线性突触权重调治，从而使并行计较不准确且能效低。

为了责罚这个问题，筹备东谈主员要点筹商卤化物钙钛矿（halide perovskite）材料的高离子迁徙率。当作下一代太阳能电板和LED使用的材料，这种材料一直受到热心。该团队专注于开发基于有机-无机羼杂材料的神经风景装配。筹备东谈主员发现，在新贪图的二维钙钛矿材料中，离子不错均匀分辩在半导体名义。这一冲突使超线性和对称突触权重限制得以胜仗完毕，而这是传统智能半导体无法完毕的。浦项科技大学（POSTECH）的团队通过第一性旨趣计较解释了这一机制的表面旨趣。

借助所开发开荒的性能，筹备东谈主员评估了在硬件中践诺AI计较的准确性。他们证据，不仅在MNIST和CIFAR这么的少量据集上，何况在访佛ImageNET的大数据集上，该开荒不错在表面截至内以相配小的破绽范围（小于0.08%）进行推理。此外，与南加州大学（University of Southern California）的配合筹备解释，AI计较不错在超低功耗下加快，包括开荒级和阵列级。

这项筹备大幅栽培了智能半导体材料和器件的动力后果，预测将相配有助于镌汰AI计较的总体能耗。此外，超线性和对称突触权重限制的完毕，不错显然栽培AI计较的准确性，并在自动驾驶和医疗会诊等各个领域具有应用后劲。预测这项技能将促进下一代AI硬件技能的向上，以及半导体行业立异。

当作筹备东谈主员三年前建议技能的升级版，当今这项筹备所开发的技能正在韩国和好意思国肯求专利。Jang训诲示意：“这项筹备为责罚下一代智能半导体器件的基本问题提供了伏击基础数据。其真谛在于解释，关于开发高性能神经风景硬件，离子在材料名义的均匀怒放比在半导体材料中制造局部细丝更伏击。”