Il team di ricerca si è concentrato sulla mobilità ionica dei materiali perovskiti alogenuri, progettando dispositivi neuromorfi basati su materiali ibridi organici-inorganici. Hanno scoperto che in nuovi materiali perovskiti bidimensionali, gli ioni possono essere distribuiti uniformemente sulla superficie del semiconduttore.
Questa svolta ha permesso di implementare con successo un controllo del peso sinaptico ultra-lineare e simmetrico, finora impossibile con i semiconduttori intelligenti convenzionali. I principi teorici di questo meccanismo sono stati dimostrati attraverso calcoli ab initio condotti da un team del POSTECH.
Sfruttando le prestazioni del dispositivo sviluppato, i ricercatori hanno valutato l'accuratezza dei calcoli di IA eseguiti nell'hardware. Hanno confermato che non solo con piccoli dataset come MNIST e CIFAR, ma anche con grandi dataset come ImageNET, il dispositivo poteva eseguire inferenze con un margine di errore notevolmente piccolo.
Inoltre, attraverso una collaborazione con l'Università della California del Sud, è stato dimostrato che i calcoli di IA possono essere accelerati con un consumo energetico ultra-basso, non solo a livello di singolo dispositivo ma anche a livello di array.
Implicazioni e prospettive future
Questa ricerca, che migliora significativamente l'efficienza energetica dei materiali e dispositivi semiconduttori intelligenti, dovrebbe contribuire notevolmente a ridurre il consumo energetico complessivo nei calcoli di IA. Inoltre, consentendo un controllo del peso sinaptico ultra-lineare e simmetrico, può migliorare significativamente la precisione dei calcoli di IA e ha il potenziale per essere applicata in vari campi come la guida autonoma e la diagnosi medica.La tecnologia sviluppata in questo studio è una versione aggiornata di quella presentata tre anni fa in un articolo pubblicato sulla rivista Materials Today. Le domande di brevetto sono attualmente in fase di revisione sia in Corea del Sud che negli Stati Uniti.
Il professor Ho Won Jang, che ha guidato la ricerca, ha commentato: "Questo studio fornisce dati fondamentali cruciali per risolvere i problemi fondamentali dei dispositivi semiconduttori intelligenti di prossima generazione. L'importanza risiede nel dimostrare che il movimento uniforme degli ioni sulla superficie del materiale è più importante per lo sviluppo di hardware neuromorfico ad alte prestazioni rispetto alla creazione di filamenti localizzati nei materiali semiconduttori."
Questa tecnologia promette di stimolare progressi nelle tecnologie hardware di IA di prossima generazione e innovazioni nell'industria dei semiconduttori, aprendo nuove possibilità per calcoli di IA più efficienti ed accurati.