Das südkoreanische Team nutzte IGZO, um Chips für künstliche Intelligenz herzustellen

Das Gerät kann handgeschriebene Daten mit einer Genauigkeit von über 98 % trainieren und klassifizieren. Ein Forschungsteam der Pohang University of Science and Technology (POSTECH) hat ein leistungsstarkes KI-Halbleitergerät unter Verwendung von Indiumgalliumzinkoxid (IGZO) entwickelt. Die Forschung ist in der Zeitschrift Advanced Electronic Materials erschienen.

Effiziente KI-Operationen wie die von ChatGPT müssen im Speicher berechnet werden, der für die Speicherung der Informationen verantwortlich ist. Leider waren bisherige KI-Halbleitertechnologien nur begrenzt in der Lage, alle Anforderungen, wie z. B. lineare und symmetrische Programmierung und Konsistenz, zur Verbesserung der KI-Genauigkeit zu erfüllen.

Die Forscher suchten nach IGZO als Material für KI-Berechnungen, das in Massenproduktion hergestellt werden kann und Einheitlichkeit, Haltbarkeit und Rechengenauigkeit bietet. Die Verbindung verfügt über hervorragende Elektronenmobilitäts- und Leckstromeigenschaften, was sie zu einer Schlüsseltechnologie für OLED-Displays macht.

Mithilfe dieses Materials entwickelte ein Team unter der Leitung von Yoonyoung Chung, Seyoung Kim und Seongmin Park ein neuartiges synaptisches Gerät, das aus zwei Transistoren besteht, die über einen Speicherknoten miteinander verbunden sind. Die präzise Steuerung der Lade- und Entladegeschwindigkeit dieses Knotens ermöglicht es dem KI-Halbleiter, verschiedene Leistungsindikatoren zu erfüllen, die für ein hohes Leistungsniveau erforderlich sind, sagten sie. Darüber hinaus erfordert die Anwendung synaptischer Geräte in großen KI-Systemen die Minimierung des Ausgangsstroms synaptischer Geräte.

Verbinden Sie zwei Oxidhalbleitertransistoren. Eines zum Schreiben und das andere zum Lesen. Die Forscher bestätigten die Möglichkeit, ultradünne Filmisolatoren in Transistoren zur Steuerung des elektrischen Stroms zu verwenden, was sie für groß angelegte künstliche Intelligenz geeignet macht. Sie verwendeten ein neu entwickeltes synaptisches Gerät zum Trainieren und Klassifizieren handschriftlicher Daten und erreichten eine Genauigkeit von mehr als 98 %, was seine potenzielle Anwendung in zukünftigen hochpräzisen KI-Systemen bestätigt.

Chung erklärt; „Die Bedeutung der Leistung meines Forschungsteams besteht darin, dass wir die Einschränkungen traditioneller KI-Halbleitertechnologien überwinden, die sich ausschließlich auf die Materialentwicklung konzentrieren. Dazu verwenden wir Materialien, die bereits in Massenproduktion sind. Darüber hinaus sind lineare und symmetrische Programmiereigenschaften vorhanden.“ erhalten durch die Verwendung von zwei Transistoren als neue Struktur für ein synaptisches Gerät. Daher zeigt die erfolgreiche Entwicklung und Anwendung unserer neuen KI-Halbleitertechnologie großes Potenzial zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit der KI.“

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