研究人员开发用于模拟硬件的 ECRAM 半导体，提升人工智能性能

POSTECH（浦项科技大学）的 Seyoung Kim 教授领导的研究小组与韩国大学的同事一起，证明了电化学随机存取存储器（ECRAM）设备在提高人工智能计算性能方面的潜力。(Pohang University of Science & Technology) 领导的研究小组与韩国大学的同事一起，证明了电化学随机存取存储器 (ECRAM) 设备在提高人工智能计算性能方面的潜力。他们的研究成果发表在《科学进展》（Science Advances）上，可为该技术的商业应用铺平道路。

随着人工智能技术的飞速发展，研究人员正将目光投向模拟硬件，这种硬件可以根据电压或电流调整半导体的电阻，从而并行处理人工智能计算。然而，使用模拟硬件进行，难度要大得多。由于模拟信号的可变性、精度和准确性问题、与数字系统集成的复杂性、可扩展性困难、制造的不一致性以及更高的功耗。这些因素使得模拟系统更容易受到噪声和误差的影响，需要先进的设计和校准。

研究团队重点研究了 ECRAM 器件，该器件通过离子运动管理导电性。与传统存储器不同，ECRAM 采用三端结构，读写路径分开，运行功耗低。研究小组以 64×64 阵列的形式制造了 ECRAM 器件，远远大于以前最大的 10×10 阵列。

他们的实验表明，这些器件具有出色的电气和开关特性、高产量和均匀性。他们还应用了一种新的学习算法--Tiki-Taka 算法，最大限度地提高了人工智能神经网络的准确性。 人工智能神经网络训练的准确性最大化，而不会使网络超载。

Kim 教授指出，大规模 ECRAM 器件阵列和模拟专用人工智能算法为人工智能性能和能效提供了潜力，远远超过了当前的数字方法。这项研究得到了韩国政府和行业机构的大力支持。