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Structure du dispositif synaptique AI proposé. Deux transistors semi-conducteurs à oxyde sont connectés; l’un pour l’écriture et l’autre pour la lecture. Crédit : POSTECH
L’impact de ChatGPT s’étend au-delà du secteur de l’éducation et provoque des changements significatifs dans d’autres domaines. Le modèle de langage de l’IA est reconnu pour sa capacité à effectuer diverses tâches, notamment la rédaction de documents, la traduction, le codage, etc., tout au long d’interactions basées sur des questions et des réponses.
Le système d’IA repose sur l’apprentissage en profondeur, qui nécessite une formation approfondie pour minimiser les erreurs, ce qui entraîne des transferts de données fréquents entre la mémoire et les processeurs. Cependant, l’architecture von Neumann des systèmes informatiques numériques traditionnels sépare le stockage et le calcul des informations, ce qui entraîne une consommation d’énergie accrue et des retards importants dans les calculs de l’IA. Les chercheurs ont développé des technologies de semi-conducteurs adaptées aux applications d’IA pour relever ce défi.
Une équipe de recherche de POSTECH, dirigée par le professeur Yoonyoung Chung (Département de génie électrique, Département de génie des semi-conducteurs), le professeur Seyoung Kim (Département de science et génie des matériaux, Département de génie des semi-conducteurs) et Ph.D. Le candidat Seongmin Park (Département de génie électrique), a développé un dispositif semi-conducteur d’IA haute performance utilisant de l’oxyde de zinc indium gallium (IGZO), un oxyde semi-conducteur largement utilisé dans les écrans OLED.
Le nouvel appareil s’est avéré excellent en termes de performances et d’efficacité énergétique.
Fonctionnement d’un dispositif synaptique AI utilisant des semi-conducteurs d’oxyde. La conductance du transistor de lecture peut être contrôlée en chargeant/déchargeant le nœud de stockage à travers le transistor d’écriture. Une fois les mises à jour de poids terminées ; les poids programmés sont maintenus tant que le transistor d’écriture est bloqué. Crédit : POSTECH
Des opérations d’IA efficaces, telles que celles de ChatGPT, nécessitent des calculs dans la mémoire responsable du stockage des informations. Malheureusement, les technologies précédentes de semi-conducteurs d’IA étaient limitées pour répondre à toutes les exigences, telles que la programmation linéaire et symétrique et l’uniformité, pour améliorer la précision de l’IA.
L’équipe de recherche a recherché IGZO comme matériau clé pour les calculs d’IA qui pourrait être produit en masse et fournir uniformité, durabilité et précision de calcul. Ce composé comprend quatre atomes dans un rapport fixe d’indium, de gallium, de zinc et d’oxygène et possède d’excellentes propriétés de mobilité électronique et de courant de fuite, qui en ont fait un fond de panier de l’écran OLED.
À l’aide de ce matériau, les chercheurs ont développé un nouveau dispositif de synapse composé de deux transistors interconnectés via un nœud de stockage. Le contrôle précis de la vitesse de charge et de décharge de ce nœud a permis au semi-conducteur AI de répondre aux diverses mesures de performance requises pour des performances de haut niveau.
Caractéristiques de potentialisation-dépression dépendantes de la tension d’entrée des dispositifs de synapse artificielle proposés. Le dispositif de synapse inspiré du cerveau basé sur un oxyde semi-conducteur présente une excellente linéarité et symétrie pendant la potentialisation et la dépression, tandis que le courant de sortie varie linéairement avec le nombre d’impulsions d’entrée. Le courant de sortie est presque proportionnel à la tension d’entrée, ce qui permet d’effectuer des tâches d’entraînement et d’inférence IA avec une grande précision et une consommation d’énergie extrêmement faible. Crédit : POSTECH
De plus, l’application de dispositifs synaptiques à un système d’IA à grande échelle nécessite que le courant de sortie des dispositifs synaptiques soit minimisé. Les chercheurs ont confirmé la possibilité d’utiliser les isolants à film ultra-mince à l’intérieur des transistors pour contrôler le courant, ce qui les rend adaptés à l’IA à grande échelle.
Les chercheurs ont utilisé le dispositif synaptique nouvellement développé pour former et classer les données manuscrites, atteignant une précision élevée de plus de 98 %, ce qui vérifie son application potentielle dans les systèmes d’IA de haute précision à l’avenir.
Résultats de simulation de la classification MNIST à l’aide de dispositifs synaptiques IGZO 2T. Les caractéristiques de programmation de poids linéaires et symétriques élevées des dispositifs synaptiques d’IA basés sur des semi-conducteurs d’oxyde permettent des processus de formation précis qui minimisent les erreurs dans les systèmes d’intelligence artificielle. Dans une simulation de reconnaissance aléatoire de l’écriture manuscrite, ces appareils ont atteint une précision d’inférence d’environ 98 %, ce qui est presque identique à la précision des calculs mathématiques idéaux. Crédit : POSTECH
Le professeur Chung a expliqué : « L’importance des réalisations de mon équipe de recherche est que nous avons surmonté les limites des technologies de semi-conducteurs d’IA conventionnelles qui se concentraient uniquement sur le développement de matériaux. Pour ce faire, nous avons utilisé des matériaux déjà en production de masse. De plus, les caractéristiques de programmation linéaire et symétrique ont été obtenu grâce à une nouvelle structure utilisant deux transistors comme un seul dispositif synaptique. Ainsi, notre développement et notre application réussis de cette nouvelle technologie de semi-conducteur IA montrent un grand potentiel pour améliorer l’efficacité et la précision de l’IA.
Cette étude a été publiée dansMatériaux électroniques avancés .
Plus d’information:
Seongmin Park et al, Synapse neuromorphique analogique hautement linéaire et symétrique basée sur des transistors semi-conducteurs à oxyde métallique avec monocouche auto-assemblée pour le calcul de réseau neuronal de haute précision, Matériaux électroniques avancés (2022). DOI : 10.1002/aelm.202200554
Fourni par l’Université des sciences et technologies de Pohang
Citation: AI ‘brain’ created from core materials for OLED TVs (2023, March 24) récupéré le 24 mars 2023 sur https://techxplore.com/news/2023-03-ai-brain-core-materials-oled.html
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