- 고체에서 이온의 움직임을 제어함으로써 생물학적 신경 조직의 움직임을 모방 할 수있는 저전력 소비 요소를 입증
- 분명히 장치 작동이 느린 바카라 룰 처리에도 불구하고 매우 효율적인 바카라 룰 처리를 달성 할 수 있습니다
- 매우 작은 전원으로 작동하는 에지 장치에 사용될 것으로 예상
생물학적 신경 조직의 작동을 모방하는 발달 된 트랜지스터
*우리는 원본 용지에서 인용되고 수정 된 그림을 사용합니다
Inoue Yu, Inoue Yu, 수석 수석 연구원 Inoue Yu 및 Inoue Kim, 국립 대학교 법인, 국립 고급 산업 과학 기술 연구소 (이하 "AIST"), 강한 상관 관계 그룹, 강한 상관 관계 그룹, Tokyo 대학, Kyushu Precu Precu Preco University, and and and Preco Preco University, 및 University의 공동 벤처 기업, 국립 대학교 연구소 (이하 국립 고급 산업 과학 기술 연구소) 국립 대학 공사 인 나고야 기술 연구소Bio-renve 조직저전력 소비는Transtor의 작동 성공적으로 시연되었습니다
살아있는 유기체의 뇌는 살아있는 환경에서 느린 입력 신호를 효율적으로 처리하는 것을 전문으로합니다 인공 요소로 이러한 기능 (느린 작동, 초 저전력 소비)을 모방함으로써 초 전력 처리 경로는 초 전력을 소비하는 정보 처리로 열 수 있지만 지금까지는 두 기능을 모두 달성하기가 어려웠습니다 이번에는 입력 신호를 출력 신호로 변환하는 새로운 개념 트랜지스터를 바카라 룰했습니다 이 채널은 Strontium titanate를 사용합니다MOS Transistor실리콘을 사용하는 기존 MOS 트랜지스터보다 1 백만 배 이상 느리게 작동하는 이온 제어 시스템을 작동하는 특성이 있습니다 또한 500 PW의 매우 작은 전력으로 작동 할 수 있음을 보여주었습니다 이 트랜지스터의 작동 시연은 매우 긴 시간 상수 (입력 전압과 관련하여 출력 전류가 변화하는 시간 척도)를 갖는 생물학적 신경 조직의 거동을 모방 할 수 있으며, 살아있는 유기체와 마찬가지로 복잡한 학습 및 초대성 소비와의 추론을 허용합니다에지 장치의 실현에 기여합니다
이 기술의 세부 사항은 2024 년 11 월 27 일 (Eastern US Time)에 제공 될 예정입니다고급 재료"
최근생성 된 AI등, 대규모 계산,Cloud유형 정보 처리를 통해 모든 사람이 어디서나 사용할 수 있고 안전을 보장하고, 낮은 전력 소비 및 고효율 정보 처리 기능을 보장하는 정보 사회를 실현하기 위해, 에지 장치에서 작동 할 수있는 정보 사회를 실현하기 위해 MOS 트랜지스터는 고속 작동에 적합하며 정보 처리 요소로 널리 사용됩니다 지금까지 MOS 트랜지스터의 소형화로 인해 에너지 절약 및 소형화의 바카라 룰이 계속되었습니다
그러나 소형화 기술은 한계에 도달하고 있으며, 더 작고 전력 효율적인 바카라 룰 처리를 실현하려면 다양한 원칙을 기반으로 한 바카라 룰 처리 기술이 필요합니다
우리가 살아있는 유기체를 바카라 룰 처리 시스템으로 보면 매우 효율적인 바카라 룰 처리가 진행되고 있음을 알 수 있습니다 생물학적 신경 조직은 MOS 트랜지스터보다 백만 배 이상 느리게 작동하며 소량의 전력 만 1 PW 미만을 소비합니다 (피코 와트, 피코는 1 조입니다) 생물학적 신경 조직이 인공 요소로 모방 될 수 있다면 경로는 초 전력 소비로 새로운 바카라 룰 처리에 열려있을 것으로 생각되지만 이전 기술로는 느린 작동, 작은 장치 영역 및 소량의 전력 소비를 달성하기가 어려웠습니다
AIST는 기능적 재료 분야의 요소로 재료로 발생하는 다양한 물리적 현상을 적용하고 산화물 재료를위한 제조, 평가 및 장치 적응 기술을위한 기술을 바카라 룰하는 것을 목표로합니다 이러한 기술을 적용함으로써, 우리는 생물학적 신경 조직의 작동을 모방하는 트랜지스터의 작동을 성공적으로 입증했습니다
이 연구 바카라 룰은 국립 과학 기술 연구소의 전략적 창의적 연구 촉진 프로젝트 크레스트 (National Institute of Science and Institute of Science and Creative Research Promotion Project Crest)에 의해 지원됩니다
살아있는 신경 조직은입니다Leak Integral펄스 신호 입력을 외부에서 펄스 신호 입력을 천천히 변화하고 내부적으로 변화하는 신호로 변환합니다 그림 1 (a)는 누출 적분 작동의 개념적 다이어그램을 보여줍니다 펄스 신호가 입력 될 때마다멤브레인 전위라는 내부 변수 천천히 상승하고 있습니다 펄스 신호가 수신되지 않으면 막 전위가 점차 감소합니다
기존 방법을 사용하여 생물학적 신경, 1 µF (마이크로 파라드, 한 단위의 커패시턴스) 및 100kΩ (킬로 히, 전기 저항 단위)를 사용하여 생물학적 신경과 동일한 시간을 갖는 누출 적분을 달성하기 위해 그림 1 (b)와 같이 필요합니다 이 방법은 회로 영역을 증가시킬뿐만 아니라 저항을 통한 전류로 인해 불필요한 전력 소비를 유발합니다 이 기술은 고체 산화물에서 외부 적용 전압을 사용하는 것을 포함합니다산소 결핍 이온를 제어하는 방법을 보여 주었다 전력을 낭비하지 않고 누출 적분을 모방 할 수 있습니다
그림 1 (a) 생물학적 신경 조직의 누출 적분 작용 (b) 전통적인 누출 통합 작업을 구현하는 방법
*우리는 원본 용지에서 인용되고 수정 된 그림을 사용합니다
그림 2 (a)는 이번에는 작동을 위해 입증 된 트랜지스터의 개략도를 보여줍니다 이것은 산화물 반도체 인 Strontium titanate가있는 MOS 트랜지스터입니다게이트 전극(g)에 적용되는 전압에 따라소스 전극(S, Electron Vent) 및배수 전극(D, 전자 흡입 포트) 전류 (드레인 전극에서 소스 전극으로 흐르는)를 변경합니다 기존의 트랜지스터와 달리 산화물 반도체는 채널 부품에 사용되므로 장치에 존재하는 산소 결핍 이온을 장치 작동에 사용할 수 있습니다
전기장이 게이트 전극 (g)에 적용될 때의 산소가없는 이온의 분포 그림 2 (b)유한 요소 방법를 사용한 분석 결과 표시됩니다 전기장이 적용될 때, 양으로 하전 된 산소가없는 이온은 스트론튬 티타 네이트 층의 바닥으로 이동하고, 동시에, 산소가없는 이온이 스트론튬 티타 네이트 층의 상부 표면 근처에서 생성된다 이 시점에서, 이동 속도는 게이트의 전기장의 강도에 의존하므로 속도 분포는 깊이 방향으로 생성되며 스트론튬 티타 네이트 층의 상부 표면 근처의 산소 결핍 이온의 농도는 시간이 지남에 따라 증가합니다 산소 결핍 이온의 농도가 증가함에 따라, 전자 농도도 증가하여 전류가 산화물을 통과하기가 더 쉬워집니다 이 시점에서, 소스 전극 (들)과 배수 전극 (d) 사이의 흐르는 전류는 펄스 전기장 입력과 관련하여 천천히 변화하는 신호로 추출 될 수있다 산소 결핍 이온은 산화물을 통해 천천히 움직여 생물학적 신경과 같은 장기적인 변화를 쉽게 생성 할 수 있습니다 또한, 저장 배터리가 반복적으로 충전 및 배출 할 수있는 것처럼 이온은 가역적 인 공정이므로 느린 작동조차도 매우 작은 전력으로 작동 할 가능성이 있습니다
그림 2 : 누출 적분 작동을 모방하는 트랜지스터 및 작동 메커니즘
(a) 이번에는 작동하는 것으로 입증 된 트랜지스터의 도식 다이어그램 (b) 유한 요소 방법을 사용하여 전기장이 게이트 전극 (g)에 적용될 때 산소가없는 이온 분포의 분석 결과
*우리는 원래 논문에서 인용되고 수정 된 그림을 사용합니다
그림 3은 현재 파형의 실제 측정 결과를 보여줍니다 빠른 맥박 (입력 주파수가 증가 할 때)이 증가하면 출력 전류의 진폭이 점차 증가합니다 한편, 느린 펄스 (입력 주파수가 감소 될 때)가 입력되면 출력 전류의 진폭이 점차 감소합니다 이러한 방식으로, 우리는 입력 펄스에 따라 현재 진폭이 느리게 변하는 "누출 적분 작동"을 성공적으로 달성했습니다 주파수 의존적 분석은이 요소가 생물학적 신경과 비교할 수있는 오랜 시간 상수를 가지고 있음을 보여 주었다 이 시점의 전력 소비는 500 PW에서 매우 작았으며, 이는 산소 결핍 이온을 제어함으로써 매우 효율적인 누출 적분 작동을 달성 할 수 있음을 나타냅니다 장치를 독립적으로 쓰고 읽는 등 장치를 회로에 장착하는 방법을 고안함으로써 전력 소비 감소가 예상 될 수 있습니다
그림 3 바카라 룰 된 누출 적분 작동을 모방하는 트랜지스터의 출력 파형
*우리는 원래 논문에서 인용되고 수정 된 그림을 사용합니다
12876_13095SynapseReserver Calculation의 틀에서 수행됩니다 뉴런은 생물학적 뉴런입니다누출 통합 점화, 시냅스는 프로그래밍 방식으로 생물학적 시냅스의 거동을 모방합니다 요소의 시간 상수는 뉴런 및 시냅스의 작동에 사용됩니다 A가 작성한 삼각형 필기를 배우고 나면 B 씨와 A 씨의 필기에 들어가면 "다른 사람으로 간주되는 정도"는 B 씨의 필기에 들어가고 비정상적인 필기 탐지가 성공했을 때만 증가 할 것입니다 그러나 바카라 룰 된 요소보다 10 만 배 빠른 요소를 가정하는 시뮬레이션에서는 비정상적인 필기 탐지가 실패합니다 이 시뮬레이션 결과는 과거의 펜의 위치 및 모양이 그려지는 속도와 같은 과거 정보로 해석 될 수 있으며, 비정상적인 필기를 감지하기 위해 비정상적인 필기를 감지하지만 요소가 느리게 작동할수록 장기간 정보를 유지할 수 있습니다 따라서, 우리는 느리게 요소가 인간과 상호 작용하는 정보를 처리하는 신경망에서 작동하는 데 중요한 역할을한다는 것을 보여 주었다
이번에 얻은 누출 적분 트랜지스터와 장치 작동 속도는 생물학적 신경계와 같이 "느린"사실을 적극적으로 활용하는 저전력 소비 바카라 룰 처리를 실현하는 데 도움이 될 것입니다
그림 4 신경망을 사용한 비정상적인 필기 탐지의 시뮬레이션
(a) 필기의 이상 탐지를위한 개념 다이어그램 (b) 바카라 룰 된 요소를 기반으로 시뮬레이션을 사용하여 비정상적인 필기 탐지를위한 검증 실험 결과
*우리는 원래 논문에서 인용되고 수정 된 그림을 사용합니다
바카라 룰 된 트랜지스터를 사용하여 신경망을 구축함으로써 우리는 작은 전원으로도 작동 할 수있는 Edge 장치에 대한 정보 처리 인프라를 구축 할 것입니다 예를 들어환경 발전비록 잘 작동 할 수있는 웨어러블 장치를 바카라 룰하십시오
향후, 우리는 클라우드를 사용하지 않고 에지 장치로 완성 된 AI와 같은 소형화, 보안 및 자율적 작업이 필요한 장치에 적용하는 것을 목표로합니다
기술 연구 부서, 전기 광학 기본 기술 연구 부서, 국립 선진 산업 과학 기술 연구소
Inoue Yu 연구원
Inoue Kimio 수석 수석 연구원
Kito AI 기술 직원
도쿄 대학
국제 신경 지능 연구소 (WPI-ERCN)
Tamura Hiroto 특별 연구원 (연구 당시)
제휴 시스템 설계 연구 센터, 공학 대학원
Iizuka Tetsuya 부교수
Byambadorji Zorbo 조교수
Chen Shan Yu 특별히 임명 된 연구원 (연구 당시)
Kyushu University의 시스템 및 바카라 룰 과학 연구소 바카라 룰 전자 부서
Yajima Takeaki 부교수
Hyogo Prefectural University 공학 대학원, 전기 및 물리적 특성 공학과
Hotta Ikushi 교수
나고야 기술 연구소, 바카라 룰 공학
(도쿄 대학교 국제 고급 연구 연구소 (Institute for International Advanced Studies)
Tanaka Gohei 교수
게시 된 잡지 :고급 재료
논문 제목 : 뇌에서 영감을 얻은 계산을위한 장기간의 이온 드리프트-확산 역학을 길들이십시오
저자 : Hisashi Inoue, Hiroto Tamura, Ai Kitoh, Xianyu Chen, Zolboo Byambadorj, Takeaki Yajima, Yasushi Hotta, Tetsuya Iizuka, Gouhei Tanaka, Isao H Inoue
doi : 101002/Adma202407326