突破性AI晶片技術：單一電晶體竟能模擬人腦神經元與突觸

新加坡國立大學（NUS）研究團隊近期發表一項震撼科技界的發現：只要透過特殊操作方式，現今所有電子裝置中最基礎的標準矽電晶體，竟能同時模擬生物神經元與突觸的功能！這項突破性研究由設計與工程學院材料科學與工程系副教授Mario Lanza主導，成果已刊登於頂尖期刊《Nature》。

研究顯示，人類大腦堪稱地球上最高效的運算系統——近900億個神經元透過約100兆個突觸連結，不僅具備驚人的運算能力，更擁有遠勝電子處理器的能源效率。這種優異表現主要來自突觸可塑性（synaptic plasticity），也就是突觸強度隨時間調整的特性，這正是人類學習與記憶的生理基礎。

過去數十年來，科學家一直試圖透過人工神經網路（ANNs）複製這種高效運算模式。雖然近年ANNs已推動AI技術突飛猛進（例如ChatGPT等大型語言模型），但這些基於軟體的系統對運算資源與電力需求極大，嚴重限制其實用性。

「要實現真正的類腦運算，關鍵在於開發兼具擴充套件性與能源效率的硬體。」Lanza教授強調。研究團隊創新地發現，只要調整標準矽電晶體的體端電阻至特定值，就能同時控制穿通碰撞電離（punch through impact ionization）與電荷捕獲（charge trapping）兩種物理現象，完美模擬神經元放電與突觸強度變化的生物機制。

更令人振奮的是，團隊進一步開發出「神經突觸隨機存取記憶體」（NS-RAM），這種雙電晶體單元可根據需求切換神經元或突觸運作模式。與其他需要複雜電晶體陣列或新穎材料的方案不同，這項技術完全基於現有CMOS製程，意味著能無縫整合至現行半導體生產線。

實驗證實，NS-RAM不僅功耗極低，在多次操作迴圈後仍保持穩定效能，不同裝置間也展現高度一致的表現。這些特性正是開發實用化ANN硬體的關鍵要素，為未來開發更緊湊、高效能的AI處理器鋪平道路，可望實現更快速、更靈敏的運算體驗。