Вдохновленное мозгом высокомасштабируемое нейроморфное оборудование

Исследователи из Корейского передового института науки и технологий (KAIST) изготовили высокомасштабируемое нейроморфное оборудование на основе мозга путем коинтеграции однотранзисторных нейронов и синапсов. Ожидается, что нейроморфное оборудование, использующее стандартную кремниевую КМОП-технологию, снизит стоимость микросхемы и упростит процедуры изготовления.

Нейроморфное оборудование привлекло большое внимание из-за своих функций искусственного интеллекта, потребляющих сверхнизкую мощность, имитируя человеческий мозг. Чтобы нейроморфная аппаратура работала, необходимы нейрон, генерирующий спайк при интеграции определенного сигнала, и синапс, запоминающий связь между двумя нейронами, как и в биологическом мозге. Однако, поскольку нейроны и синапсы, построенные на цифровых или аналоговых схемах, занимают большое пространство, существует ограничение с точки зрения эффективности и стоимости оборудования. Поскольку человеческий мозг состоит примерно из 1011 нейронов и 1014 синапсов, необходимо повысить 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 объединила их на 8-дюймовой пластине. Производимые нейроморфные транзисторы имеют ту же структуру, что и транзисторы для памяти и логики, выпускаемые в настоящее время серийно. Кроме того, нейроморфные транзисторы впервые доказали, что их можно реализовать с помощью «структуры Януса», которая функционирует как нейрон и как синапс, точно так же, как монеты имеют орел и решку.

Профессор Ян-Кью Чой сказал, что эта работа может значительно снизить стоимость оборудования за счет замены нейронов и синапсов, основанных на сложных цифровых и аналоговых схемах, одним транзистором. «Благодаря совместной интеграции однотранзисторных нейронов и синапсов на одной пластине с использованием стандартного процесса CMOS стоимость аппаратного обеспечения нейроморфного оборудования была снижена, что ускорит коммерциализацию нейроморфного оборудования», — сказал Джун-Кью Хан, первый автор. .