根據 DGIST 韓國大邱慶北科學技術院一研發團隊的最新消息，他們已經開發出了人工智能突觸裝置，可以用來模擬人腦神經細胞（神經元）和神經突觸，神經突觸是軸突和樹突相遇的地方，因此人腦中的神經元可以通過其發送和接收神經信號，目前已知人腦中有幾百萬億個突觸。
這類化學突觸可以有效的實現大腦間的數據傳輸，並以極少的能量處理高層次的並行運算，正是基於這樣的考慮，全球範圍的科學家們都在進行模擬人腦神經突觸功能的人工智能突觸設備研究，這次 DGIST 的研究團隊負責人 Myoung-Jae Lee 和韓國多所知名大學，比如首爾國立大學的 Gyeong-Su Park 教授，韓國中央大學的 Sung Kyu Park 教授和 POSTEC 研究院教授 Hyunsang Hwang 合作，通過將鉭氧化物（一種跨金屬材料）結合成 Ta2O5-x和TaO2-x雙層結構，研製了一種高可靠性的人工突觸裝置。
相比人腦的化學突觸，他們開發的人工突觸裝置是一種電突觸裝置，鉭氧化物層的電阻會根據電信號的強度逐漸增加或減少，以此模擬大腦中的突觸功能，該研究小組也成功地從一層 Ta2O5-x 上實現了電流控制，並通過了電流器件的耐久性極限測試，值得一提的是，通過執行了一項實現突觸可塑性的實驗，他們發現還可以利用這種可塑性創建、存儲和刪除突觸記憶，調節突觸的強度來實現記憶增強，抑制和刪除效果，重新建立神經元之間的連接。
在研發過程中，小組成員採用了非易失性多值數據存儲方案，這種方案相比起基於 0 和 1 數字信號的數據存儲方法，具有人工突觸裝置系統面積小、電路連接複雜度低、功耗比數據存儲低等技術優勢，根據這些並行運算能力和處理大數據電路的低功耗裝置，研發人員表示有望將其應用於下一代智能半導體器件中，幫助實現 AI 人工智能，機器學習、深層學習和模擬大腦半導體的深層次技術開發。
項目負責人 Myoung-Jae Lee 教授對此表示：“這項研究將會大大提升現有人工突觸裝置的可靠性，並改進相關的缺點領域，我們期望通過創造一種模擬神經元功能的電路來模擬人腦的神經形態系統，為人工智能的發展做出貢獻。”
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