ChatGPT的影响超出了教育领域，并正在其他领域引起重大变化。人工智能语言模型以其执行各种任务的能力而闻名，包括论文写作、翻译、编码等，所有这些都是通过基于问答的交互实现的。

人工智能系统依赖于深度学习，这需要大量的训练来最小化错误，导致内存和处理器之间频繁的数据传输。然而，传统数字计算机系统的冯·诺依曼（von Neumann）架构将信息的存储和计算分开，导致AI计算的功耗增加和严重延迟。研究人员开发了适合人工智能应用的半导体技术，以应对这一挑战。

韩国浦项科技大学电子工程系Yoonyoung Chung教授(半导体工程系电子工程系)、Seyoung Kim教授(半导体工程系材料科学与工程系)和Seongmin Park博士 (电子工程系)领导的研究团队，使用广泛用于OLED显示器的氧化物半导体铟镓锌氧化物(IGZO)开发了高性能AI半导体器件。

新设备已被证明在性能和功率效率方面非常出色。

高效的人工智能操作，比如ChatGPT，需要在负责存储信息的内存中进行计算。不幸的是，之前的AI半导体技术在满足线性和对称编程以及均匀性等所有要求方面受到限制，无法提高AI的精度。

研究小组将IGZO作为人工智能计算的关键材料，进行大规模生产，并提供一致性、耐久性和计算准确性。这种化合物由铟、镓、锌和氧按固定比例组成，具有优异的电子迁移率和泄漏电流特性，使其成为OLED显示器的背板。

利用这种材料，研究人员开发了一种新型突触装置，由两个晶体管组成，通过存储节点相互连接，该节点的充电和放电速度的精确控制使AI半导体能够满足高水平性能所需的各种性能指标。

此外，将突触器件应用于大规模人工智能系统需要最小化突触器件的输出电流，研究人员证实了利用晶体管内部的超薄膜绝缘体来控制电流的可能性，使其适用于大规模人工智能。

研究人员使用新开发的突触设备来训练和分类手写数据，实现了超过98%的高精度，这验证了其在未来高精度AI系统中的潜在应用。

Chung教授解释说：“研究小组的成果的意义在于，我们克服了传统AI半导体技术只专注于材料开发的局限性。为了做到这一点，我们使用了已经大规模生产的材料。此外，通过将两个晶体管作为一个突触器件的新结构，获得了线性和对称编程特性。因此，我们成功开发和应用这种新的AI半导体技术，显示出提高AI效率和准确性的巨大潜力。”

目前，这项研究已发表在《先进电子材料》（Advanced Electronic Materials ）杂志上。

参考链接：https://techxplore.com/news/2023-03-ai-brain-core-materials-oled.html