下一代 AI 存储设备中的隐藏机制

快速阅读: 据《科学日报》称，韩国浦项科技大学与IBM合作，揭示了电化学随机存取存储器（ECRAM）的工作原理，该技术有助于提升人工智能的数据处理效率。研究团队开发的新设备能在宽温范围内观察电子动力学，发现氧空位形成的浅施主态促进了电子传输。此成果得到韩国K-CHIPS项目的资助，有望提升AI设备性能并延长电池寿命。

韩国浦项科技大学材料科学与工程系及半导体工程系的金世英教授与权贤贞博士，与IBM托马斯·沃森研究中心的权奎焕博士合作，首次揭示了电化学随机存取存储器（ECRAM）的工作原理，这是一种有望应用于人工智能的下一代关键技术。这项开创性研究已发表在《自然通讯》期刊上。

随着人工智能技术的发展，数据处理需求呈指数级增长。然而，当前的计算系统将数据存储（“内存”）与数据处理（“处理器”）分开，导致单元间数据传输造成显著的时间和能源消耗。为解决这一问题，研究人员提出了“内存计算”的概念。“内存计算”能够直接在内存中进行计算，消除数据移动，实现更快、更高效的运算。ECRAM是实现这一概念的关键技术。ECRAM设备利用离子运动来存储和处理信息，允许连续模拟类型的数据存储。然而，由于其复杂的结构和高阻氧化物材料的理解困难，商业化进程受到严重阻碍。

为了解决这个问题，研究团队开发了一种多终端结构的ECRAM设备，使用了氧化钨，并应用了“平行偶极线霍尔系统”，使内部电子动力学从超低温（零下223摄氏度，50开尔文）到室温（300开尔文）都能被观察到。他们首次发现，ECRAM内的氧空位会形成浅施主态（约0.1电子伏特），有效形成了电子自由移动的“捷径”。ECRAM不仅增加了电子数量，还内在地创造了一个促进电子传输更容易的环境。关键的是，这种机制即使在极低温度下也保持稳定，展示了ECRAM设备的稳健性和耐用性。

金世英教授指出：“这项研究通过实验阐明了ECRAM在各种温度下的切换机制。商业化的这项技术可能会带来智能手机、平板电脑和笔记本电脑等设备中更快的人工智能性能和更长的电池寿命。”

这项研究得到了韩国贸易、工业和能源部资助的K-CHIPS项目（韩国协作与前瞻性半导体研究高技术倡议）的支持。

注释：
1. **ECRAM（电化学随机存取存储器）**：一种电化学存储器设备，其通道电导率根据通道内离子浓度的变化而变化。这种特性使得模拟记忆状态得以表达。该设备具有由源、漏和栅极组成的三端结构。通过向栅极施加电压，可以控制离子运动，并通过源和漏极读取通道电导率。
2. **平行偶极线霍尔系统（PDL霍尔系统）**：由两个圆柱形偶极磁铁构成的霍尔测量系统。当一个磁铁旋转时，另一个磁铁会自动旋转，从而生成强叠加磁场。这种配置提高了观测内部电子行为的灵敏度。

(以上内容均由Ai生成)