Kann bei Aufgaben der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden Forscher des Korea Institute of Advanced Technology haben neuromorphe Geräte entwickelt, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind. Sie verbanden einzelne Transistorneuronen mit Synapsen. Die Geräte haben bereits ihre Fähigkeit zur Erkennung von Texten und Bildern von Gesichtern unter Beweis gestellt Fähigkeiten bei der Arbeit mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz und geringem Stromverbrauch. Die Neuronen darin erzeugen Adhäsionen, und die Synapsen dienen dazu, die Verbindung zwischen zwei Neuronen zu „merken“ – genau wie im menschlichen Gehirn. Solche Einheiten benötigen jedoch zu viel Platz, was sich auf die Effizienz und die Kosten der Ausrüstung auswirkt.
Um dieses Problem zu lösen, simulierten die Forscher das Verhalten von biologischen Neuronen und Synapsen mit einem einzigen Transistor. Sie wurden auf einer 8-Zoll-Platte kombiniert. Neuromorphe Transistoren haben die gleiche Struktur wie Speichertransistoren, die derzeit in Massenproduktion hergestellt werden.
Wissenschaftler sagen, dass dieser Ansatz die Ausrüstungskosten erheblich senken kann.