Copertina del numero di ottobre di Materiali funzionali avanzati . Credito:Korea Institute of Materials Science (KIMS)
I ricercatori in Corea sono riusciti per la prima volta nel paese a sviluppare un materiale di base per il semiconduttore neuromorfico (imitazione della rete neurale) di prossima generazione. Questo è il risultato di un gruppo di ricerca guidato dal dottor Jung-dae Kwon e Yong-hun Kim del Dipartimento di energia e materiali elettronici del Korea Institute of Materials Science, insieme al gruppo di ricerca del professor Byungjin Cho presso la Chungbuk National University. KIMS è un istituto di ricerca finanziato dal governo sotto il Ministero della Scienza e delle TIC.
Questo nuovo concetto di memtransistor utilizza un nanomateriale bidimensionale con uno spessore di diversi nanometri. Imitando in modo riproducibile la plasticità elettrica delle sinapsi nervose con più di 1.000 stimolazioni elettriche, i ricercatori sono riusciti a ottenere un tasso di riconoscimento del modello elevato di circa il 94,2% (98% del tasso di riconoscimento del modello basato sulla simulazione).
Zolfo di molibdeno (MoS2 ), ampiamente utilizzato come materiale semiconduttore, funziona secondo il principio che i difetti in un singolo cristallo sono mossi da un campo elettrico esterno, il che rende difficile controllare con precisione la concentrazione o la forma del difetto. Per risolvere il problema, il team di ricerca ha impilato in sequenza uno strato ossidativo di ossido di niobio (Nb2 O5 ) e un materiale di zolfo di molibdeno ed è riuscito a sviluppare un dispositivo sinaptico artificiale avente una struttura a memtransistor con elevata affidabilità elettrica da un campo elettrico esterno. Inoltre, hanno dimostrato che le caratteristiche di commutazione della resistenza possono essere controllate liberamente modificando lo spessore dello strato di ossido di niobio e che le informazioni cerebrali relative alla memoria e all'oblio possono essere elaborate con un'energia molto bassa di 10 PJ (picojoule).
Attualmente, poiché l'hardware di intelligenza artificiale consuma grandi quantità di energia e costi sotto forma di GPU, FPGA e ASIC, si prevede che genererà una domanda esplosiva man mano che il settore crescerà in futuro. Il mercato dell'IA indossabile dovrebbe raggiungere i 42,4 miliardi di dollari entro il 2023, con un CAGR del 29,75% da circa 11,5 miliardi di dollari nel 2018.
Un team di ricerca guidato dal Dr. Jung-dae Kwon e Yong-hun Kim del KIMS ha dichiarato:"L'utilizzo di un semiconduttore AI basato su una struttura a transistor a memtransistor ad alta affidabilità e di nuova concezione può ridurre notevolmente la densità del circuito e l'energia di guida. essere applicato in futuro all'edge computing a basso consumo e ai sistemi di intelligenza artificiale indossabili."
Questa ricerca è stata pubblicata come copertina sul numero del 1° ottobre di Materiali funzionali avanzati . + Esplora ulteriormente
