| 연구목표 |
본 연구의 목표는 궁극의 초저전력 인공지능 구현을 위해 인간의 두뇌의 구조와 기능을 가장 잘 묘사할 수 있는 무작위 신경망 기반의 인공지능 컴퓨팅을 위한 소재 및 공정 기술을 개발하고, 이를 기반으로 최대의 효율성을 갖는 저수지 컴퓨팅 시스템의 뉴로모픽 소자를 개발하기 위한 기초 연구를 수행하는 것임.두뇌의 비정형 구조 모방 : 본 연구를 통해 기존의 정형... |
| 연구내용 |
본 연구를 위해 KAIST에서 재료, 공정, 소자, 시스템 및 알고리즘 분야로 나누어 연구 개발을 수행함.멤리스터 기반 시냅스 소재 탐색, 개발 및 적용 : 무작위 네트워크 기반의 인공지능 소자의 구현을 위한 핵심 재료 및 단위 소자 기술을 개발함. 단위 소자 군으로 (1) 단기 가소성 시냅스 구현을 위한 휘발성 멤리스터 재료, (2) 장기 가소성 시냅스 ... |
| 기대효과 |
1. 기술 학술적 임팩트두뇌의 생물학적 특성 모방 : 본 연구에서는 BCP 나노패터닝 공정을 통하여, 15nm이하 초미세 패터닝 공정 기술을 도입하여, 시냅스의 고밀도, 연결성 등의 두뇌의 복잡성을 모방함. 기존 뉴로모픽 연구의 동일시냅스 가소성을 너머 이종시냅스 가소성 등 다양한 생물학적 시냅스 및 뉴런 특성을 모방하는 소자를 개발하고자 함. 새로운 고효... |
| 키워드 |
멤리스터, 블록 공중합체, 무작위 신경망, 저수지 컴퓨팅, 인공지능, 뉴로모픽 |