| 뇌의 연산에 필적하는 신형 인공뉴런 논리 트랜지스터 개발 | ||
|
||
  최근 푸단대학교 마이크로전자대학 Zhou Peng(周鵬) 교수가 이끄는 연구팀은 중국과학원 상하이기술물리연구소 Hu Weida(胡偉達) 연구팀과 공동으로 2차원 원자 결정체의 쌍극성 고유특성을 이용해 단일 트랜지스터 기반 비선형 논리연산을 구현함으로써 고성능 저전력소비 지능시스템 개발에 새로운 기술적 접근방법을 제공했다. 관련 연구 성과는 “Nature Electronics”에 게재됐다(https://doi.org/10.1038/s41928-021-00591-z). 연구팀은 중대 수요가 있는 유사뇌 뉴로모픽(Neuromorphic) 기술을 감안해 2차원 재료의 독특한 비도핑 극성 특성을 도입한 신형 인공뉴런(Artificial Neuron) 논리 트랜지스터를 제안했다. 동 인공뉴런 논리 트랜지스터는 소자 및 시스템 차원에서 뛰어난 응용 우위를 보여줬다. 구체적으로 다양한 극성(쌍극성 셀레늄화텅스텐, n형 황화몰리브덴, p형 흑린)의 단일 트랜지스터는 뉴런 세포를 시뮬레이션해 완전한 불 논리(Boolean logic) 조작을 할 수 있다. 또한 다양한 신형 소자 기반의 조합은 더욱 높은 면적 효율의 논리회로를 구축할 수 있는데 물리적 면적을 최대 78% 절약할 수 있다. 아울러 신형 인공뉴런 논리소자는 3차원 “배타적부정논리합(XNOR)” 논리배열을 구축할 수 있는데 이를 바이너리 콘볼루션 신경망(BCNN)에 응용해 시뮬레이션 연산한 결과 동일 기술 플랫폼에서 해당 네트워크의 연산효율은 멤리스터(memristor) 저장/연산 통합화 기술로 구성된 BCNN의 효율을 초과했다. 현재 인공뉴런 트랜지스터 논리게이트 기반의 BCNN 칩을 구현 중이다. 해당 칩은 뇌의 연산에 필적할 수 있는 높은 기능밀도(functional density), 고효율 및 저전력소비 등 장점을 보유하므로 사물인터넷, 인공지능 등 응용 개발의 수요를 더한층 충족시킬 수 있다. 정보출처 : https://www.cas.cn/cm/202106/t20210617_4793622.shtml |
SEARCH
- 정책동향
- 이슈리포트
- 통계DB
- 통계DB