超微小神經型晶片：自主學習與錯誤修正的新突破

現有的電腦系統，其資料處理裝置和儲存裝置是分開的，這使得它們在處理像人工智慧這種複雜資料時效率不彰。而韓國科學技術院（KAIST）的一個研究團隊開發出了一種基於憶阻器的整合系統，其運作方式類似於人腦處理資訊的模式。如今，該系統已可應用於各種裝置中。

像是智慧保全攝影機，能夠立即辨識可疑活動，無需依賴遠端雲端伺服器；還有醫療裝置，它能協助即時分析健康資料。

韓國科學技術院電機工程學院的崔信賢教授和尹英圭教授所領導的聯合研究團隊，成功開發出了下一代基於神經型半導體的超微小運算晶片，該晶片能夠自主學習並修正錯誤。此研究成果已發表於《自然電子學》期刊。

這款運算晶片的特殊之處在於，它能夠學習並修正因非理想特性所產生的錯誤，而這些問題在現有的神經型裝置中難以解決。例如，在處理視訊串流時，晶片會學習自動將移動物體從背景中分離出來，而且隨著時間推移，它在這項任務上會表現得越來越好。

這種自我學習能力在即時影像處理中已得到驗證，其達到的準確度可與理想的電腦模擬相媲美。研究團隊的主要成就不僅在於開發出類腦元件，更在於完成了一個既可靠又實用的系統。

這項創新的核心是一種名為憶阻器的下一代半導體裝置。該裝置的可變電阻特效能夠取代神經網路中突觸的角色，透過運用它，資料儲存和運算可以同時進行，就像人腦細胞一樣。

憶阻器能夠精確控制電阻變化，並透過自我學習開發出一套排除複雜補償程式的高效系統。這項研究的重要意義在於，它透過實驗驗證了支援即時學習和推理的下一代基於神經型半導體的整合系統的商業化可能性。

這項技術將徹底改變人工智慧在日常裝置中的應用方式，使人工智慧任務能夠在本地處理，無需依賴遠端雲端伺服器，從而讓裝置運作更快、更保護隱私且更節能。

韓國科學技術院的研究人員鄭學천和韓承宰（他們是這項技術開發的領導者）解釋道：「這個系統就像一個智慧工作空間，所有東西觸手可及，而不用在桌子和檔案櫃之間來回奔波。這就類似於人腦處理資訊的方式，所有事情都能在一個地方高效完成。」

這項研究由韓國科學技術院電機工程學院碩博連讀班的學生鄭學천和韓承宰共同擔任第一作者展開。