Исследовательская группа под руководством Ян-Гю Чоя и Сунг-Юла Чоя создала нейроны и синапсы на основе одного транзистора для высокомасштабируемого нейроморфного оборудования и продемонстрировала способность распознавать текст и изображения лиц. Это исследование было опубликовано в Science Advances 4 августа.
Нейроморфное оборудование привлекло большое внимание из-за своих функций искусственного интеллекта, но потребляет сверхнизкую мощность менее 20 Вт, имитируя человеческий мозг. Чтобы нейроморфное оборудование работало, необходимы нейрон, который генерирует спайк при интеграции определенного сигнала, и синапс, запоминающий связь между двумя нейронами, как и биологический мозг.
Однако, поскольку нейроны и синапсы, построенные на цифровых или аналоговых схемах, занимают большое пространство, существует предел с точки зрения эффективности оборудования и затрат. Поскольку человеческий мозг состоит примерно из 1011 нейронов и 1014 синапсов, необходимо снизить стоимость оборудования, чтобы применить его к мобильным устройствам и устройствам Интернета вещей.
Чтобы решить эту проблему, исследовательская группа имитировала поведение биологических нейронов и синапсов с помощью одного транзистора и интегрировала их на 8-дюймовую пластину. Изготовленные нейроморфные транзисторы имеют ту же структуру, что и транзисторы для памяти и логики, которые в настоящее время производятся серийно.
Кроме того, нейроморфные транзисторы впервые доказали, что они могут быть реализованы с помощью «структуры Януса», которая функционирует и как нейрон, и как синапс, точно так же, как у монет есть орел и решка.
Профессор Ян-Кю Чой сказал, что эта работа может значительно снизить стоимость оборудования за счет замены нейронов и синапсов, основанных на сложных цифровых и аналоговых схемах, на один транзистор. «Мы продемонстрировали, что нейроны и синапсы могут быть реализованы с использованием одного транзистора», – сказал Джун-Кю Хан, первый автор. «За счет совместной интеграции одиночных транзисторных нейронов и синапсов на одной пластине с использованием стандартного процесса CMOS, стоимость нейроморфного оборудования была улучшена, что ускорит коммерциализацию нейроморфного оборудования», – добавил Хан.Это исследование было поддержано Национальным исследовательским фондом (NRF) и Образовательным центром дизайна IC (IDEC).