- Memristors to bring brain-like computing to AI systems
- Atomically tunable devices offer energy-efficient AI processing
- Neuromorphic circuits open new possibilities for artificial intelligence
반도체 기술의 새로운 선도부가 나오게 될 수도 있는데, 인간 뇌의 신경망을 흉내 내는 혁신적인 기억 저항기인 원자 조절 가능한 “메모리스터”의 개발 이후로 더 가까워졌습니다.
미래의 반도체 프로그램인 국립과학재단(National Science Foundation)의 펀더멘탈 세마이컨덕터(FuSe2)로부터 자금 지원을 받은 이 이니셔티브는 뇌와 유사한 학습 및 적응 능력을 모방한 고속, 에너지 효율적인 처리를 위한 다음 세대 방식인 뉴로모픽 컴퓨팅을 가능하게 하는 장치를 만드는 것을 목표로 합니다.
이 혁신의 핵심은 원자 규모의 제어가 가능한 초박막 메모리 장치의 개발로, 이러한 장치들은 메모리스터가 인공 시냅스와 뉴런으로 작용할 수 있도록 함으로써 인공 지능 응용 프로그램의 가능성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이러한 장치들은 컴퓨팅 성능과 효율성을 현저히 향상시킬 수 있으며, 반도체 기술 분야의 새로운 전문가 세대를 양성함으로써 인공 지능 응용 프로그램에 새로운 가능성을 열 수 있습니다.
뉴로모픽 컴퓨팅의 과제들
이 프로젝트는 현대 컴퓨팅에서 가장 근본적인 과제 중 하나인 뇌를 모방한 인공 지능 시스템을 실현하기 위해 필요한 정밀성과 확장성을 달성하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
인간 뇌처럼 작동하는 고속 네트워크를 개발하기 위해 메모리스터는 핵심 구성 요소입니다. 이러한 장치들은 정보를 저장하고 처리할 수 있어서 뉴로모픽 회로에서 특히 적합하며, 생물학적 뇌에서 볼 수 있는 병렬 데이터 처리 유형을 용이하게 해줄 수 있어서 전통적인 컴퓨팅 구조의 제한을 극복할 수 있습니다.
켄터키 대학교(KU)와 휴스턴 대학교의 공동 연구 노력은 KU 물리학 및 천문학에서 명예 교수인 주디 우(Judy Wu)가 주도하고 있으며, FuSe2로부터 180만 달러의 보조금을 받고 있습니다.
우 및 그녀의 팀은 메모리 장치에서 하위 2나노미터 두께를 달성하는 방법을 개척했으며, 0.1 나노미터에 가까운 막 층을 만들어 냈는데, 이는 평균 나노미터 스케일보다 약 10배 더 얇은 것입니다.
이러한 진전은 미래의 반도체 전자 장치에 있어서 중요한데, 이는 극히 얇고 정밀한 기능을 갖춘 장치의 제작을 가능하게 하며, 큰 면적의 균일함 또한 가능하게 합니다. 연구팀은 또한 재료 설계, 제작 및 시험을 통합하는 공동 설계 접근법을 사용할 것입니다.
이 프로젝트는 과학적 목표 외에도, 반도체 산업에서 숙련된 전문가의 필요성이 커지고 있다는 점을 인식하고 있습니다. 그래서 팀은 두 대학의 전문가들이 주도하는 교육 아웃리치 구성 요소를 디자인했습니다.
“우리 작업의 전반적인 목표는 뉴로모픽 회로에서 뉴런과 시냅스로 작용할 수 있는 원자 조절 가능한 메모리스터를 개발하는 것입니다. 이 회로를 개발함으로써 우리는 뉴로모픽 컴퓨팅을 가능하게 하려고 합니다. 이것이 우리 연구의 주요 초점입니다,” 우는 말했습니다.
“우리는 우리 뇌가 어떻게 생각하고, 계산하고, 결정을 내리며, 패턴을 인식하는지를 모방하고 싶습니다 – 본질적으로, 뇌가 높은 속도와 높은 에너지 효율성으로 하는 모든 일을 모방하고 싶습니다.”
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