나노기술 및 정책 정보

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● 왕건욱 교수, 박영란 연구교수(고려대) 연구팀은 학습 효율성을 높이면서, 누설 전류를 억제할 수 있는 도핑 농도가 제어된 다차원 나노 소재 적층 기반의 할라이드 페로브스카이트 전계발광 시냅스 어레이를 구현

● 연구팀은 양자점(Quantum dot, QD)의 크기를 제어하는 혼합 차원 소자 구조를 통해 원하지 않는 신경 신호를 약화시킴과 동시에 향상된 학습 능력과 에너지 효율성을 제공하는 새로운 상향식 접근법을 제시

● 연구팀은 Cs1-xFAxPbBr3 QD와 Al 전극, ITO 전극 사이의 서로 다른 차원의 계면 나노물질층으로 구성된 다차원 이종 구조를 기반으로 다차원 자가 정류 8×8 멤리스터 크로스바 어레이를 설계 및 제작

● 해당 다차원 Cs1-xFAxPbBr3 QD 기반 시냅스 장치는 FA 농도가 증가함에 따라 MNIST 패턴의 인식 정확도가 68.97%에서 89.08%로 증가했고, 특정 정확도 수준을 달성하는 데 필요한 에너지 소비는 25.15배 줄었으며, 필요한 학습 에포크의 수도 253에서 6으로 대폭 감소

● 연구팀이 구현한 시냅스 어레이는 낮은 시냅틱 커플링 및 발광으로 높은 수율(64/64셀)과 안정적인 자체 정류 아날로그 스위칭 특성을 나타내므로 자극 반응을 시각화하고 네트워크 배열 수준에서 원치 않는 경로를 방지할 수 있어, 향상된 학습 능력과 에너지 효율성으로 바람직한 뉴로모픽 전자 기능을 촉진할 수 있는 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대

Advanced Functional Materials (2023.09.15.), Learning-Effective Mixed-Dimensional Halide Perovskite QD Synaptic Array for Self-Rectifying and Luminous Artificial Neural Networks