Исследователи из Хуачжунского университета науки и технологии в провинции Хубэй, Китай, и Китайского университета Гонконга недавно разработали нейроморфный вычислительный чип на основе двумерного полупроводника — дисульфида молибдена. Этот чип способен снижать энергопотребление алгоритмов ИИ, сохраняя при этом точность вычислений. Соответствующие результаты были опубликованы в журнале Nature Electronics.
Этот нейроморфный вычислительный чип использует вертикальную перекрестную матрицу «один транзистор — один резистор» (1T1R) и применяет две схемы свертки сигналов: свертку входного сигнала и свертку весовой проводимости. Свертка входного сигнала снижает энергопотребление за счет уменьшения рабочего напряжения, а свертка весовой проводимости расширяет точность весов, избегая различий между устройствами. «По сравнению с операциями без свертки сигналов, наш метод позволяет снизить энергопотребление при умножении вектора на матрицу до 90%, достигая при этом аналогичной точности без необходимости калибровки или компенсационных схем», — пишут авторы статьи Лэй Тун, Сюй Ланлан и др.
В ходе испытаний исследователи использовали этот нейроморфный вычислительный чип для выполнения умножения вектора на матрицу — ключевой операции, лежащей в основе анализа искусственных нейронных сетей. По сравнению с системами, не использующими свертку сигналов, новая схема значительно снизила энергопотребление, сохранив при этом точность вычислений. Это исследование демонстрирует потенциал применения нейроморфных вычислительных чипов на основе дисульфида молибдена в платформах периферийного искусственного интеллекта.
В будущем исследователи планируют дальнейшее усовершенствование этого чипа и его интеграцию в устройства, выполняющие алгоритмы ИИ локально. Низкое энергопотребление нейроморфных вычислительных чипов на основе дисульфида молибдена может способствовать повышению энергоэффективности интеллектуальных устройств.
Информация о публикации: Автор: Ingrid Fadelli, Phys.org; Название: «Signal-folding design helps neuromorphic chip slash AI energy use»; Опубликовано в: Nature Electronics (2026); Информация о журнале: Nature Electronics