Des chercheurs coréens ont réussi à développer un matériau de base pour le semi-conducteur neuromorphique de nouvelle génération (imitation de réseau neuronal) pour la première fois dans le pays. Ceci est le résultat d'une équipe de recherche dirigée par le Dr Jung-dae Kwon et Yong-hun Kim du Département de l'énergie et des matériaux électroniques de l'Institut coréen des sciences des matériaux, en collaboration avec l'équipe de recherche du professeur Byungjin Cho à l'Université nationale de Chungbuk. Le KIMS est un institut de recherche financé par le gouvernement et relevant du ministère des Sciences et des TIC.

Ce nouveau concept de transistor mem utilise un nanomatériau bidimensionnel d'une épaisseur de plusieurs nanomètres. En imitant de manière reproductible la plasticité électrique des synapses nerveuses avec plus de 1 000 stimulations électriques, les chercheurs ont réussi à obtenir un taux de reconnaissance de formes élevé d'environ 94,2 % (98 % du taux de reconnaissance de formes basé sur la simulation).

Soufre de molybdène (MoS₂ ), largement utilisé comme matériau semi-conducteur, fonctionne sur le principe que les défauts d'un monocristal sont déplacés par un champ électrique externe, ce qui rend difficile le contrôle précis de la concentration ou de la forme du défaut. Pour résoudre le problème, l'équipe de recherche a empilé séquentiellement une couche oxydée d'oxyde de niobium (Nb₂ O₅ ) et un matériau de soufre de molybdène et a réussi à développer un dispositif synaptique artificiel ayant une structure de transistor mem à haute fiabilité électrique par un champ électrique externe. De plus, ils ont démontré que les caractéristiques de commutation de résistance peuvent être librement contrôlées en modifiant l'épaisseur de la couche d'oxyde de niobium, et que les informations cérébrales liées à la mémoire et à l'oubli peuvent être traitées avec une très faible énergie de 10 PJ (picojoule).

Actuellement, comme le matériel d'intelligence artificielle consomme de grandes quantités d'énergie et de coûts sous la forme de GPU, de FPGA et d'ASIC, il devrait générer une demande explosive à mesure que l'industrie se développera à l'avenir. Le marché de l'IA portable devrait atteindre 42,4 milliards de dollars d'ici 2023, avec un TCAC de 29,75 %, contre environ 11,5 milliards de dollars en 2018.

Une équipe de recherche dirigée par le Dr Jung-dae Kwon et Yong-hun Kim du KIMS a déclaré :« L'utilisation d'un semi-conducteur AI basé sur une structure de transistor mem hautement fiable peut réduire considérablement la densité du circuit et l'énergie de commande. être appliqué à l'informatique de pointe à faible consommation d'énergie et aux systèmes d'IA portables à l'avenir."

Cette recherche a été publiée sous forme d'article de couverture dans le numéro du 1er octobre de Advanced Functional Materials . + Explorer plus loin

Développement de transistors en neurofibres artificielles implémentables en réseau dendritique