“手写识别率达97%”……下一代类脑神经形态半导体器件问世

Published 08 Feb.2023 12:34(KST)

韩国材料研究院成功开发锂离子薄膜器件

[亚洲经济金奉洙记者] 韩国本土研究团队成功开发出利用锂离子的下一代人工智能（AI）半导体核心器件。

韩国材料研究院（KIMS）8日表示，该院纳米表面材料研究本部的 Kim Yonghun·Kwon Jeongdae 博士研究团队，成功将锂离子电池的核心材料——锂离子制成薄膜，并在全球首次实现了兼具高集成度和高可靠性的下一代类脑（神经形态）半导体器件。

电池材料融合的高集成度、高可靠性下一代类脑半导体器件示意图。图片由韩国材料研究院提供

这是一项将近期备受关注的锂离子电池核心材料——锂离子超薄膜化，并与二维纳米材料相结合，从而在实现高集成的同时，又具备高可靠性的下一代人工智能半导体核心器件制造技术。

类脑半导体器件与人脑相似，由突触和神经元构成。其中，开发能够同时执行信息处理和存储功能的突触器件是必不可少的。突触器件与人脑类似，接收来自神经元的信号，通过对突触权重（连接强度）进行多样化调制，同时完成信息处理和记忆的功能。尤其是当突触权重满足线性和对称特性时，具有可以以低功耗轻松实现各种模式识别的优势。

既有研究主要是利用异种材料界面间的电荷俘获，或利用氧离子等来调节突触权重。但在这种情况下，难以根据外加电场按需求精确控制离子移动，这是一个缺点。研究团队在保持锂离子对外加电场响应迁移性的同时，通过开发薄膜化工艺，研制出高集成人工智能半导体器件，从而解决了这一问题。借助数十纳米厚度的薄膜化，可在晶圆尺度上调控厚度并进行微细图案工艺，具有适用于现有半导体工艺的优点。

通过将锂离子材料制成薄膜，实现高集成度三端器件的实物照片及手写图案精度。图片由韩国材料研究院提供

研究团队利用一般半导体工艺中使用的真空溅射（Vacuum Sputtering）沉积方式，成功实现了锂离子的薄膜化。此时沉积形成的锂离子薄膜厚度在100纳米（nm）以下。随后通过半导体工艺，在硅晶圆基板上制备出晶体管结构的器件，当从外部施加电场时，带电的锂薄膜中的锂离子可可逆移动，从而能够精细调节沟道的导电性。研究团队利用这样开发出的突触器件实现了人工神经网络的学习模式，并在此基础上对手写图像模式识别进行训练。所制备的人工智能半导体器件在经历500次以上重复施加电场的情况下，仍保持精细可调的突触权重特性，展现出约96.77%的高水平手写模式识别率。

研究团队表示：“无需传统冯·诺依曼结构中将信息处理装置CPU与信息存储装置存储器分离配置，而是可以在同一器件中同时完成信息处理与存储，并执行类似手写模式等图像的学习与识别”，并称“有望进一步拓展应用于世界领先水平的类脑硬件系统、触觉（Haptic）器件、视觉传感器等多种低功耗人工智能设备”。