標準のシリコントランジスタにおけるシナプスおよびニューラル行動
Sebastian Pazos1, Kaichen Zhu1, Marco A Villena1
1Materials Science and Engineering, Physical Science and Engineering Division, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal, Saudi Arabia.
研究者はニューラルとシナプス機能を模倣する新しい2トランジスタ細胞を開発し,人工ニューラルネットワーク (ANN) の複雑さを大幅に削減しました. 標準的なCMOS技術を用いた 最先端のAIハードウェアの構築に よりエネルギー効率の良いアプローチを 提供しています
科学分野:
- 電子機器
- コンピュータ科学
- 材料科学
背景:
- 人工ニューラルネットワーク (ANN) は,エネルギー効率の高いコンピューティングのためのハードウェアにますます実装されています.
- 現在の神経形コンピュータは,ニューロンとシナプスごとに多くのトランジスタを備えた複雑な回路を使用しています.
- より高度で効率的なANNを開発するには,これらの構成要素を簡素化することが不可欠です.
研究 の 目的:
- シングルコンプリメンタリー金属酸化半導体 (CMOS) トランジスタがニューラルおよびシナプス行動を示すことを示す.
- 最小限のトランジスタを使用して,簡素化され,汎用性のある神経シナプスランダムアクセスメモリ (NS-RAM) 細胞を開発する.
- より洗練された,より大きな,そしてエネルギー効率の良い ANN の可能性を探求する.
主な方法:
- ニューラルとシナプス機能を誘導するために,非従来の方法で単一のCMOSトランジスタをバイアスします.
- 2つのCMOSトランジスタを連続して接続して,多用途の2トランジスタのNS-RAMセルを作成します.
- 熟成したシリコンCMOSプラットフォームを利用して,高収量,低変動のデバイスを製造します.
主要な成果:
- シングルCMOSトランジスタは 調整可能な神経およびシナプス特性を示した.
- 2トランジスタのNS-RAM細胞は調整可能な神経シナプス反応を示した.
- 製造プロセスは100%の収量と,デバイス間の非常に低い可変性を達成しました.
結論:
- 簡素化された2トランジスタ・セルでは ニューラルとシナプス機能を効果的にエミュレートし ハードウェアの複雑さを減らすことができます
- このアプローチは,効率的な人工知能のハードウェアのための既存のCMOS技術を活用します.
- NS-RAM電池は,次世代のエネルギー効率の良いANNのための有望な経路を提供します.
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