下一代模拟大脑计算的高性能高可靠性人工突触半导体器件

原创 EETOP 2022-09-27 12:08
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模仿人脑的神经拟态计算系统技术应运而生,克服了现有冯诺依曼计算方法功耗过大的局限。实现使用大脑信息传输方法的半导体器件需要一种能够表达各种突触连接强度的高性能模拟人工突触装置。当神经元产生峰值信号时,这种方法利用神经元之间传输的信号。
但是,考虑到作为人工突触广泛使用的传统变电阻记忆器件,当导电细丝随着不同的电阻生长时,电场增大,产生反馈现象,导致导电细丝快速生长。因此,在保持与导电细丝类型相关的模拟(渐进)电阻变化的同时实现相当大的可塑性是具有挑战性的。
由神经拟态工程中心 YeonJoo Jeong 博士团队领导的韩国科学技术研究院(KIST,Yoon Seok-jin 院长)解决了忆阻器长期存在的模拟突触特性、可塑性和信息保存的局限性,神经形态半导体器件。他宣布开发出一种能够进行高度可靠的神经形态计算的人工突触半导体设备。
KIST 研究小组微调了活性电极离子的氧化还原特性,以解决阻碍现有神经形态半导体器件性能的小突触可塑性。此外,在突触装置中掺杂和使用各种过渡金属,控制活性电极离子的还原概率。研究发现,离子的高还原概率是开发高性能人工突触装置的关键变量。
因此,研究团队将具有高离子还原概率的钛过渡金属引入现有的人工突触装置中。这保持了突触的模拟特性和生物大脑突触处的设备可塑性,大约是高电阻和低电阻之间差异的五倍。此外,他们开发了一种高性能的神经形态半导体,其效率大约提高了 50 倍。
此外,由于掺杂钛过渡金属的高合金形成反应,与现有的人工突触装置相比,信息保留率提高了 63 倍。此外,可以更精确地模拟大脑功能,包括长期增强和长期抑郁。
该团队使用开发的人工突触设备实现了人工神经网络学习模式,并尝试了人工智能图像识别学习。结果,与现有的人工突触装置相比,错误率降低了60%以上;此外,手写图像模式(MNIST)识别准确率提高了 69% 以上。研究团队通过这种改进的人工突触装置证实了高性能神经形态计算系统的可行性。
KIST 的 Jeong 博士说:“这项研究极大地改善了突触的运动范围和信息保存,这是现有突触模拟的最大技术障碍。” “在开发的人工突触装置中,该装置表达突触各种连接强度的模拟运算区域得到了最大化,因此基于大脑模拟的人工智能计算的性能将得到提升。” 此外,他还提到,“在后续研究中,我们将基于已开发的人工突触器件制造神经形态半导体芯片,实现高性能人工智能系统,从而进一步提升在国内系统和人工智能半导体领域的竞争力。” 
KIST成立于1966年,是韩国第一个确立以科技为基础的国家发展战略,传播各种产业技术以促进主要产业发展的政府资助研究机构。KIST现在通过追求世界领先的创新研发来提升韩国科技的地位。
这项研究得到了KIST 机构计划和下一代智能半导体技术项目的支持,该项目由科学和信息通信技术部(李钟浩部长)资助。结果已发表在最新一期《自然通讯》(IF:17.694)

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