盖世汽车讯 据外媒报道，人工智能半导体正变得越来越可编程。韩国科学技术院（KAIST）的研究人员开发出一种器件，其响应特性可编程，能够处理不同速度变化的数据。该技术将时变数据的预测误差降低了高达40倍，有望提升自动驾驶汽车、机器人和可穿戴设备等应用的实时人工智能性能。

KAIST方面宣布，由电气工程学院和半导体技术研究生院的Shinhyun Choi教授领导的研究团队开发出一种可编程动态忆阻晶体管（PDM），这是一种时间响应特性可以调整为多种状态并保持的半导体器件，以及基于该器件的集成阵列。

忆阻晶体管是一种新一代半导体器件，它将存储器的信息存储功能与晶体管的计算功能相结合。在所开发的PDM中，它能够在处理数据的同时保留先前的信息，从而可以调整并保持其响应特性以适应传入的数据。

如今的计算机和智能手机需要复杂的软件处理来分析随时间变化的数据，这导致巨大的计算负载和高功耗。为了解决这个问题，研究人员一直在研究能够让半导体硬件直接处理数据的技术。然而，传统器件的响应速度是固定的，一旦制造完成就无法更改。

在研究团队开发的PDM中，输入数据在电荷存储层进行处理，而电子捕获层则通过多层控制来调节半导体恢复到初始状态的速度。实验中，该团队成功地将电流恢复时间调整了约5倍，并将特征频率调整了10倍以上。

尤其是在预测快速和缓慢变化复杂混合的数据时，与传统的固定响应半导体器件相比，PDM将预测误差降低了高达40倍。PDM通过使用配置为匹配不同输入时间尺度的响应特性，即使在手写或物体移动速度变化的情况下也能实现精确的信息处理。响应特性一旦设置完成，器件即可记住这些设置，无需持续的外部电源，也无需对输入数据进行复杂的预处理。由于它与广泛应用的商用半导体工艺中使用的材料完全兼容，因此也极具大规模生产和商业化优势。

研究团队制造了一种PDM阵列，并利用它预测复杂数据，结果证实其精度可与传统的软件系统相媲美，而能耗却低得多。

“这项研究展示了一种人工智能半导体，其响应特性可编程，能够高效处理不同速度变化的数据，”Choi教授表示，“我们期望它能成为一项核心技术，在提升自动驾驶汽车、机器人和可穿戴设备等人工智能设备性能的同时，降低其功耗。”