MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Eine Forschungsgruppe unter der Leitung von Prof. Kwon Hyuk-jun von der Abteilung für Elektrotechnik und Informatik am DGIST hat eine neuromorphe Halbleitertechnologie der nächsten Generation entwickelt, die die Effizienz des menschlichen Gehirns in KI- und neuromorphen Systemen nachahmt.
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Die Weiterentwicklung der KI hat eine schnell wachsende Nachfrage nach energieeffizienter Halbleitertechnologie mit hoher Betriebsgeschwindigkeit stimuliert. Traditionelle Rechengeräte mit ihrer von-Neumann-Architektur und getrennten Rechen- und Speichereinheiten weisen jedoch Geschwindigkeits- und Energieeffizienzprobleme auf, die mit Datenverarbeitungsengpässen verbunden sind. Infolgedessen gewinnt die Forschung an neuromorphen Geräten, die die gleichzeitigen Rechen- und Speicherfunktionen biologischer Neuronen nachahmen, an Aufmerksamkeit.
Vor diesem Hintergrund entwickelte das Team von Prof. Hyuk-Jun Kwon synaptische Feldeffekttransistoren unter Verwendung von Hafniumoxid, das starke elektrische Eigenschaften aufweist, und dünnen Schichten aus Zinndisulfid. Dies führte zu einem neuromorphen Dreiterminalgerät, das in der Lage ist, mehrere Datenstufen ähnlich wie Neuronen zu speichern.
Die Forschung hat erfolgreich biologische Charakteristika wie kurz- und langfristige Eigenschaften repliziert und ein hochgradig effizientes Gerät hervorgebracht, das 10.000 Mal schneller reagiert als menschliche Synapsen und sehr wenig Energie verbraucht.
Prof. Hyuk-Jun Kwon von der Abteilung für Elektrotechnik und Informatik sagte: „Diese Forschung markiert einen wichtigen Schritt in Richtung der nächsten Generation der Rechenarchitektur, die einen geringen Stromverbrauch und eine hohe Rechengeschwindigkeit erfordert. Wir haben hochleistungsfähige neuromorphe Hardware mit zweidimensionalen Kanälen und ferroelektrischem Hafniumoxid entwickelt, und die Innovation wird voraussichtlich verschiedene Anwendungen im Bereich KI und maschinelles Lernen in der Zukunft haben.“
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