新型神经形态硬件的快速发展正在革命化人工智能计算的范式。这些创新设备承诺结合性能和能源可持续性，从而消除与人工智能相关的环境担忧。采用超低功耗技术开发的这些系统模仿大脑的神经机制，开辟了意想不到的前景。摆脱传统架构的限制，如今在当前的科技环境中变得势在必行。对生态能源等效物的追求，对于未来至关重要的需求在这些先进硬件的有希望的进展中得到了回应。
神经形态领域的进展
首尔国立大学的研究人员开发了一种神经形态硬件，能够以超低能耗进行人工智能（AI）计算。这项发表在《自然纳米技术》杂志上的研究突显了当前智能半导体材料和设备所面临的基本问题，同时展示了在网络规模技术中的显著潜力。
传统计算的挑战
并行计算中的高能耗仍然是处理大数据在物联网（IoT）和生成语言模型等多个领域中的主要障碍。基于硅的传统半导体架构，尤其是CMOS，存在诸如存储器和处理器速度降低以及在高密度过程中的物理限制等缺点。这些弱点导致能源和碳排放上的挑战，尽管人工智能在日常生活中也有积极贡献。
迈向神经形态：新时代的开始
克服基于冯·诺伊曼模型的架构限制的需求变得迫在眉睫。因此，设计模仿人脑工作原理的新一代智能半导体硬件变得战略性重要。人脑由约1000亿个神经元和100万亿个突触连接组成，通过突触权重处理和存储信息，发挥着这种智能的基本单元作用。
材料创新：钙钛矿
金博士和张浩文教授关注于卤化钙钛矿材料的高离子迁移率。这些材料作为新一代太阳能电池和发光二极管的材料受到越来越多的关注，使得基于有机-无机混合材料的创新神经形态设备得以创造。新型二维钙钛矿在半导体表面上实现了离子的均匀分布。
性能和精度的提升
这一技术突破实现了对突触权重的线性和对称控制，这是传统智能半导体中的一项前所未有的成就。这种方法的理论原理通过POSTECH大学的一个团队进行的基础计算得到了验证。研究人员注意到，开发的设备在进行人工智能计算时表现出卓越的精度，不仅在像MNIST和CIFAR这样的小数据集上，而且在ImageNET等大数据集上，错误率低于0.08%。
能源效率：一场正在进行的革命
与南加州大学的合作研究证明，人工智能计算可以以超低功耗在设备层面和网络规模上执行。这一进展显著提高了智能半导体材料和设备的能源效率。其影响广泛，尤其在自动驾驶和医疗诊断等领域。
对半导体行业的影响
这一技术，作为金博士和张教授之前研究的改进版本，已经在半导体行业引发了更大的关注。目前，在韩国和美国申请的专利正在审查中。张教授指出，“这项研究为解决下一代智能半导体设备的基本问题提供了基本数据。”在材料表面均匀移动离子的必要性超过了在半导体材料中创建局部丝状结构的需求。
这项研究承诺在环保智能人工智能领域带来更多进展。 未来的发展将改变先进技术行业。
这项研究可能会为人工智能提供前所未有的能源效率。
常见问题解答
什么是神经形态硬件？
神经形态硬件是一种模仿人脑功能以进行计算的技术。它旨在像神经元和突触那样处理信息，从而实现快速高效的反应，同时降低能耗。
超低功耗神经形态硬件与传统技术有什么不同？
与基于CMOS的传统半导体技术不同，超低功耗神经形态硬件使用受大脑启发的体系结构，从而显著降低能耗，并提供更高的并行处理潜力。
神经形态硬件的生态优势是什么？
神经形态硬件通过减少能耗和碳排放实现节能计算。使用更少的能源来进行复杂计算，这有助于提供更可持续的环境解决方案。
神经形态硬件在哪些领域最有前景？
神经形态硬件在多个领域都有应用，包括自动驾驶、医疗诊断、物联网（IoT）和人工智能，在这些领域中可以提高性能并降低能耗。
神经形态硬件如何影响人工智能计算的精度？
神经形态硬件可以通过超线性和对称的突触控制改善人工智能计算的精度，使突触权重的调整更加准确，从而在处理大数据集时产生极低的错误率。
神经形态技术能否降低数据中心的能源成本？
是的，采用神经形态技术可能显著降低数据中心的能源成本，因为它能实现更快速、更高效的计算，从而优化能源使用。
神经形态硬件的发展面临哪些挑战？
挑战包括部件的微型化、与现有系统的集成，同时确保可靠性和性能。其他挑战涉及寻找可优化神经形态硬件功能的新材料。
