由 DGIST 电气工程和计算机科学系 Kwon Hyuk-jun 教授领导的研究团队开发了下一代 AI 半导体技术，该技术可模仿人脑在 AI 和神经形态系统中的效率。

人工智能的进步刺激了对运行速度快的节能半导体技术的需求快速增长。然而，具有冯·诺依曼架构以及独立计算和存储单元的传统计算设备存在与数据处理瓶颈相关的速度和能效缺陷。因此，模仿生物神经元同时计算和记忆功能的神经形态设备的研究越来越受到关注。

在此背景下，Hyuk-Jun Kwon教授的团队利用具有强电性能的氧化铪和二硫化锡薄层开发了突触场效应晶体管。这产生了一种三端神经形态设备，能够以类似于神经元的方式存储多个级别的数据。

该研究成功复制了短期和长期特性等生物特性，产生了一种高效设备，其响应速度比人类突触快 10,000 倍，并且消耗很少的能量。

电气工程与计算机科学系的 Hyuk-Jun Kwon 教授表示：“这项研究标志着朝着需要低功耗和高速计算的下一代计算架构迈出了重要一步。我们开发了高性能神经拟态硬件使用二维通道和铁电氧化铪，这项创新有望在未来有各种人工智能和机器学习相关的应用。”