Recientemente, ha aparecido una nueva tecnología que mejora significativamente el rendimiento de la memoria flash a través de un poderoso proceso de bombardeo de iones. Esta plataforma de memoria puede expresar de manera confiable múltiples datos en un solo dispositivo, lo que la hace aplicable a la computación neuronal en el futuro, además de aumentar la capacidad de la memoria.
Profesor POSTECH Yoonyoung Chung (Departamento de Ingeniería Eléctrica y Departamento de Ingeniería de Semiconductores) y Ph.D. El candidato Seongmin Park (Departamento de Ingeniería Eléctrica), en una investigación conjunta con Samsung Electronics, ha desarrollado una memoria flash con un mayor almacenamiento de datos al causar defectos intencionalmente.
A medida que avanza la tecnología de IA, se requiere desarrollar un nuevo dispositivo semiconductor optimizado para redes neuronales con datos de varios niveles. Los nuevos materiales y dispositivos se desarrollan como dispositivos con formas neuronales pero tienen limitaciones en cuanto a durabilidad, escalabilidad y capacidad de almacenamiento en comparación con la memoria flash, que ha sido ampliamente utilizada como dispositivo de almacenamiento para diversas aplicaciones.
Para superar estos problemas, el equipo de investigación implementó un poderoso proceso de bombardeo de plasma durante la deposición de la capa de almacenamiento de datos para crear ubicaciones de defectos artificiales en un dispositivo de memoria flash. Los investigadores confirmaron que se pueden almacenar más electrones en los defectos generados, lo que aumenta considerablemente la cantidad de almacenamiento de datos en comparación con la memoria flash convencional.
Se puede mostrar una memoria con múltiples niveles de datos cuando los electrones se llenan gradualmente en la capa de almacenamiento de datos en la que se crean muchos defectos. La memoria flash multinivel desarrollada en este estudio puede distinguir de forma fiable ocho niveles de datos.
Los hallazgos del estudio son significativos porque pueden reducir los riesgos de desarrollar una nueva estructura o material semiconductor y, al mismo tiempo, hacer avanzar significativamente la memoria flash con un excelente rendimiento y escalabilidad para aplicaciones de IA. Cuando se aplica a los sistemas neuronales, se espera que la precisión y la confiabilidad de la inferencia mejoren significativamente en comparación con los dispositivos convencionales.
Publicado recientemente en Los materiales de hoy son nanouna revista académica internacional de renombre en el campo de la nanotecnología, este estudio fue apoyado por Samsung Electronics y el proximo–generación tipo de inteligencia Programa de Desarrollo de Semiconductores.
Fuente de la historia:
Materiales Introducción de Universidad de Ciencia y Tecnología de Pohang (POSTECH). Nota: El contenido puede modificarse según el estilo y la extensión.
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