蔚山科学技術院（ＵＮＩＳＴ）の研究陣が脳の動作を模倣できる半導体素子を開発した。
（参考記事：韓国科学技術院、人間の脳を模倣したニューロモピック半導体を開発 「ヤヌス構造で実装可能証明」）
ソ・ジュンギ新素材工学科および半導体素材・部品大学院教授チームは、２次元物質ベースの脳機能を精密に模倣できるダブルフローティングゲート（Ｄｏｕｂｌｅ－ｆｌｏａｔｉｎｇ－ｇａｔｅ）半導体素子を開発したと４日明らかにした。
研究陣によると、一般的に使用するコンピュータシステムは、データの演算と保存が独立した領域で区分されており、動作過程が順次行われる。
このようなシステムは、データが複雑になり、回路当たりの素子数が増えるにつれて、高い電力消費と遅い演算速度を引き起こす。
しかし、人間の脳は約１千億個のニューロン、ニューロンとニューロンの間に存在する約１千兆個のシナプスが並列的に接続されている。
脳はシナプスの接続強度によってデータ演算と保存機能が統合されており、約２０Ｗ以下の少ない電力でも高密度の複雑なデータを処理することができる。
最近、人工知能を活用した膨大で複雑な画像処理、自然言語学習などの技術の急速な発展などにより、人間の脳を模倣したシナプス素子とニューロモルフィックコンピューティング（Ｎｅｕｒｏｍｏｒｐｈｉｃ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ－人間の脳が情報を処理する方法にインスパイアされた人工ニューラルネットワークベースのコンピューティング方式）システムの必要性が求められている。
人工シナプス素子を実装するためには、単純な２進数である０と１のデジタル信号ではなく、時間によって連続的に変化するアナログ信号を模倣できる必要がある。
しかし、このようなアナログ信号を既存の半導体素子で模写するには、精度と再現性に限界があった。
研究陣は、２次元半導体材料を利用して脳の動作を精密に模倣できるダブルフローティングゲートベースの人工シナプス素子の開発に成功した。
開発された人工シナプス素子は、既存の素子より高い信頼性を基に高密度電荷を保存することができ、精密に脳の動作を模倣することができた。
研究陣は、原子レベルで薄い厚さと表面に欠陥のない２次元物質でダブルフローティングゲート素子を再現した。
既存の単一フローティングゲート素子は、大量の電荷を一つのフローティングゲートにのみ保存し、信頼性と再現性が低かった。
特に、研究陣が再現したダブルフローティングゲートは、複数の物質が接合しているため多くの界面が存在するが、一般的に界面に必然的に欠陥が存在するのとは異なり、２次元物質の無欠陥特性を利用して界面に存在する欠陥を最小化する成果を示した。
研究チームは、ダブルフローティングゲート素子が高密度電荷を保存し、精密に制御する特性に基づいて脳の動作を模倣することに成功し、これにより人工ニューラルネットワークを利用した画像分類作業で優れた精度を確保した。
ソ・ジュンギ教授は「２次元半導体固有の素材的な利点を基に、高効率のニューロモフィック新素子構造を設計したという点で大きな意義を持つ」とし、「今後、新素材、新素子基盤の人工知能型半導体素子開発に貢献する」と明らかにした。
今回の研究は、４月１３日、ナノ科学分野の国際学術誌「ＡＣＳ Ｎａｎｏ」に掲載された。
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