Skalierbare neuromorphe Chips: Gehirn-inspirierte, ultra-niedrigstrom CMOS-Hardware

Forscher des Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) fertigten gehirn-inspirierte, hochskalierbare neuromorphe Hardware durch Ko-Integration von Einzeltransistor-Neuronen und -Synapsen. Mittels Standard-Silizium-CMOS-Technologie soll die neuromorphe Hardware Chipkosten senken und Fertigungsverfahren vereinfachen.

Neuromorphe Hardware zieht große Aufmerksamkeit wegen KI-Funktionen bei ultra-niedrigem Stromverbrauch durch Nachahmung des menschlichen Gehirns. Für funktionierende neuromorphe Hardware sind ein Neuron nötig, das einen Spike erzeugt bei Integration eines Signals, und eine Synapse, die die Verbindung zwischen zwei Neuronen speichert – wie im biologischen Gehirn. Da Neuronen und Synapsen auf digitalen oder analogen Schaltkreisen viel Platz beanspruchen, gibt es Grenzen bei Hardware-Effizienz und -Kosten. Da das menschliche Gehirn ~10¹¹ Neuronen und 10¹⁴ Synapsen hat, muss der Hardware-Kosten für mobile und IoT-Geräte verbessert werden.

Zur Lösung ahmte das Team das Verhalten biologischer Neuronen und Synapsen mit einem einzelnen Transistor nach und ko-integrierte sie auf einem 8-Zoll-Wafer. Die hergestellten neuromorphen Transistoren haben dieselbe Struktur wie Speicher- und Logiktransistoren, die aktuell massenproduziert werden. Zudem bewiesen die neuromorphen Transistoren erstmals, dass sie mit einer „Janus-Struktur“ implementierbar sind, die sowohl als Neuron als auch als Synapse fungiert – wie Münzen Kopf und Zahl haben.

Professor Yang-Kyu Choi sagte, diese Arbeit könne Hardwarekosten drastisch senken, indem sie Neuronen und Synapsen, die auf komplexen digitalen/analogen Schaltkreisen basierten, durch einen einzelnen Transistor ersetzt. „Durch Ko-Integration von Einzeltransistor-Neuronen und -Synapsen auf demselben Wafer mittels Standard-CMOS-Prozess wurden die Hardwarekosten der neuromorphen Hardware verbessert, was die Kommerzialisierung beschleunigen wird“, sagte Joon-Kyu Han, Erstautor.