- KAIST 研發的可編程動態記憶晶體管能改善數據處理速度。
- PDM 的預測誤差比傳統裝置降低了多達 40 倍。
- 該裝置能在不需持續外部電力下保持編程響應特徵。
- PDM 對自動駕駛汽車和可穿戴設備的性能提升有潛力。
韓國科學技術院（KAIST）研發出一款全新的半導體裝置，能夠改變其對進入數據的響應速度，幫助其處理從快速到緩慢變化的信號，而無需依賴大量的軟件處理。這款名為可編程動態記憶晶體管（PDM）的裝置，將存儲設備的記憶功能與晶體管的計算功能相結合。與傳統固定響應速度的半導體裝置不同，該裝置的時間響應可以編程為不同的設置並保留。研究人員利用這款裝置處理時間序列數據，包括包含快速和緩慢變化的信號。
在這些測試中，PDM 的預測誤差比傳統固定響應半導體裝置降低了多達 40 倍。團隊還構建了一個集成的 PDM 陣列，該陣列中的裝置配置了不同的響應速度，這使得該陣列能夠同時處理多個時間變化的信號，並在不同時間尺度上提取信息。
PDM 的技術優勢
變化響應速度的能力是這項技術的核心。來自現實世界系統的數據很少以一個恆定的速度變化。例如，機器人中的傳感器可能捕捉到以毫秒計的快速運動以及較慢的變化。傳統硬件在製造後通常具有固定的時間響應，這意味著當進入數據的行為不同時，軟件經常需要進行補償，這會增加計算工作量並消耗更多能量。KAIST 的研究人員通過在晶體管內部放置兩個功能層來解決這一問題。一層存儲和處理進入的電荷，另一層則捕獲電子以控制裝置恢復到原始狀態的速度。
通過調整電子捕獲層，研究人員可以將裝置的電流恢復時間調整至約五倍的範圍，而其特徵頻率也可以調整至超過十倍的範圍。PDM 還能在不需要持續外部電力的情況下保持其編程響應特徵，這使得該裝置具備了傳統固定響應半導體硬件所缺乏的內建適應性。
應用前景與影響
研究人員測試了這項技術在多時間尺度數據上的應用。當快速和緩慢的模式混合在一起時，PDM 的預測誤差顯著低於固定響應裝置。團隊報告稱，其 PDM 陣列在準確性上與傳統基於軟件的系統相當，但能耗卻低得多。這種方法可能對需要在本地處理變化數據的系統非常有用，包括自動駕駛汽車、機器人和可穿戴設備。研究人員展示了該概念，使用了隨時間變化的信號特徵，包括手寫和不同速度的物體運動。
PDM 可以調整其響應特徵以匹配這些不同的輸入時間尺度。
KAIST 的主席教授崔信賢表示：「本研究展示了一種可以編程的人工智能半導體，其響應特徵能夠有效處理以不同速度變化的數據。我們預期它將成為提高自動駕駛汽車、機器人和可穿戴設備性能的核心技術，同時減少它們的能耗。」這款裝置由 KAIST 領導的團隊開發，並包括來自 Samsung Electronics 半導體研發中心的研究人員。其與現有半導體製造過程中所用材料的兼容性，也有助於未來的商業化。
相關研究已發表在《自然通訊》期刊上。
可編程晶體管對未來技術的影響
可編程動態記憶晶體管（PDM）技術的出現，標誌著半導體領域的一個重要進步。其能根據不同數據變化調整響應速度，解決了傳統硬件在面對多變數據時的局限性。這不僅提高了數據處理的準確性，還降低了能耗，對於自動駕駛、機器人及可穿戴設備等需要即時反應的應用場景具有重要意義。此外，PDM 的材料兼容性也為未來的商業化鋪平了道路，可能會引領新一輪的技術革新。