韩国团队用IGZO制造人工智能芯片

设备可以对手写数据进行训练和分类，准确率超过98%

浦项科技大学（POSTECH）的一个研究团队使用铟镓锌氧化物（IGZO）开发了一种高性能人工智能半导体器件。这项研究发表在《先进电子材料》杂志上。

高效的人工智能操作，如ChatGPT的操作，需要在负责存储信息的内存中进行计算。不幸的是，以前的人工智能半导体技术在满足所有要求方面都很有限，例如线性和对称编程以及一致性，以提高人工智能的准确性。

研究人员寻找IGZO作为人工智能计算的材料，这种材料可以大规模生产，并提供均匀性、耐用性和计算精度。该化合物具有优异的电子迁移率和泄漏电流特性，这使其成为OLED显示器的关键技术。

利用这种材料，由Yoonyoung Chung、Seyoung Kim和Seongmin Park领导的团队开发了一种新型突触装置，该器件由两个通过存储节点互连的晶体管组成。

他们表示，对该节点充电和放电速度的精确控制使人工智能半导体能够满足高水平性能所需的各种性能指标。此外，将突触装置应用于大规模人工智能系统需要将突触器件的输出电流降至最低。

上图显示了所提出的人工智能突触装置的结构。连接两个氧化物半导体晶体管；一个用于写作，另一个用于阅读。

研究人员证实了使用晶体管内部的超薄薄膜绝缘体来控制电流的可能性，使其适用于大规模人工智能。他们使用新开发的突触装置来训练和分类手写数据，实现了98%以上的准确性，这验证了其在未来高精度人工智能系统中的潜在应用。

Chung解释道；“我的研究团队的成就的意义在于，我们克服了传统人工智能半导体技术的局限性，这些技术只专注于材料开发。为此，我们利用了已经在大规模生产中的材料。此外，通过使用两个晶体管作为一个突触装置的新结构，获得了线性和对称的编程特性。因此，我们这项新的人工智能半导体技术的成功开发和应用显示出提高人工智能效率和准确性的巨大潜力。”

参考文献

'Highly Linear and Symmetric Analog Neuromorphic Synapse Based on Metal Oxide Semiconductor Transistors with Self-Assembled Monolayer for High-Precision Neural Network Computation' by Seongmin Park et al; Advanced Electronic Materials, 29-Dec-2022

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