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据东亚日报 5月5日报道，由韩国蔚山科学技术院（UNIST）材料科学与工程系教授Junki Seo领导的团队4日宣布，他们开发出了一种模仿大脑结构的新一代人工智能设备。随着学习大规模数据的人工智能模型最近备受关注，人们对类似大脑的“神经形态”计算系统的兴趣与日俱增，这种系统可以通过集成运算和存储功能，以低功耗处理复杂数据。

图片来自：UNIST

Junki Seo教授团队开发的新一代设备可以模拟大脑中的神经细胞——神经元的信号传输，因此可以运用在神经形态系统上。研究团队将可以存储电荷的“浮栅”加倍，实现神经元之间复杂的信号传输。现有的单一浮栅器件通过在一个浮栅中存储大量电荷，在传输复杂信号方面存在局限性。研究团队透露，双浮栅器件在利用人工神经网络的图像分类任务中表现出了较高的精确度。