材料的进步加速AI技术实现

韩国研究人员在该国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。这是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 博士以及忠北国立大学 Byungjin Cho 教授的研究团队领导的研究小组的成果。KIMS是科学和信息通信技术部下属的政府资助的研究机构。

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。Memtransistor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 (MoS2) 的工作原理是单晶中的缺陷会被外部电场移动，因此很难精确控制缺陷的浓度或形状。为解决该问题，研究团队依次堆叠氧化铌(Nb2O5)和钼硫材料的氧化层，并通过外部电场成功开发出具有高电气可靠性的记忆晶体管结构的人工突触装置。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GPU、FPGA、ASIC等形式消耗大量的电力和成本，预计未来随着行业的发展，将产生爆发式的需求。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。

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