Нови OLED полупроводникови компоненти значително ускоряват обучението на изкуствените интелекти

Генеративните системи за изкуствен интелект се базират на технологиите за дълбоко обучение и изискват интензивна обработка на голям обем данни, т.е. често прехвърляне на данни между паметта и процесорите. Традиционните компютри обаче не съхраняват и обработват информацията паралелно, а поотделно и последователно, което води до висока консумация на енергия и забавя получаването на резултата. Като решение на този проблем южнокорейски учени са разработили полупроводниково устройство за високопроизводителни системи за изкуствен интелект, изработено от IGZO материали: индиев оксид, галий и цинков оксид, които се използват широко при производството на OLED дисплеите.

Екип от изследователи от Университета за наука и технологии в Поханг се спря на IGZO – траен и хомогенен материал, подходящ за масово производство и осигуряващ висока изчислителна точност – като основен материал за компютрите с изкуствен интелект, пише Science Daily. Той се състои от четири атома индий, галий, цинк и кислород и осигурява превъзходна подвижност на електроните и на тока.

На базата на IGZO учените са разработили ново устройство, състоящо се от два транзистора, свързани помежду си с запомнящ елемент. Прецизното управление на скоростта на зареждане и разреждане на този елемент дава възможност на полупроводника да постигне висока производителност. Използването на такива устройства в големи системи с изкуствен интелект предполага минимизиране на изходния ток. Както посочват разработчиците, свръхтънките изолатори във вътрешността на транзисторите дават възможност за контрол на тока, така че изобретението е подходящо за обучение на големи ИИ модели.

За да тестват новото устройство, изобретателите са провели обучение и класификация на ръкописни данни. Точността на разпознаване е над 98%.

„Значението на постижението на моя екип се състои в това, че преодоляхме ограниченията на сегашната технология за полупроводници, която се фокусира основно върху материалното проектиране“, заяви професор Чун Йон Йонг, ръководител на екипа. – За целта използвахме материали, които вече се използват в масовото производство. Освен това с новата структура от два транзистора на едно синаптично устройство постигнахме линейни и симетрични програмни характеристики. По този начин успешното разработване и прилагане на новата полупроводникова технология показва голям потенциал за подобряване на ефективността и точността на изкуствения интелект“.