随着人工智能的飞速发展，对于能源效率高、运行速度快的半导体技术的需求日益增长。然而，传统的计算机设备，如冯·诺依曼架构，由于数据处理瓶颈，其速度和能源效率存在限制。因此，模仿生物神经元同时进行计算和记忆功能的神经形态设备研究受到了越来越多的关注。
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在这个背景下，大邱庆北科学技术院（DGIST）电气工程与计算机科学系的Kwon Hyuk-jun教授领导的研究团队开发了一种下一代AI半导体技术，该技术在人工智能和神经形态系统中模仿人脑的效率。
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研究团队使用具有强大电性质的氧化铪和二硫化锡的薄膜，开发了突触场效应晶体管。这导致了一种三端神经形态设备，能够以类似于神经元的方式存储多个级别的数据。
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该研究成功复制了生物特性，如短期和长期特性，产生了一个高效的设备，其响应速度比人类突触快10,000倍，同时消耗非常少的能量。
Kwon Hyuk-Jun教授表示：“这项研究标志着向下一代计算架构迈出了重要的一步，该架构需要低功耗和高速计算。我们使用二维通道和铁电氧化铪开发了高性能的神经形态硬件，预计这一创新将在未来有各种与人工智能和机器学习相关的应用。”
参考资料：DOI： 10.1002/advs.202308588
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