綜合報導：日本研究人員開發氧化還原電晶體作為神經形態計算的儲存系統
引言
近年來藉著人工智慧、影像識別和物體偵測等重大突破，計算領域經歷了一場顯著的革命。作為一個資料驅動的領域，高效分析和處理大型和複雜的資料集對計算的重要性不言而喻。為了提升資料驅動任務的效率和速度，研究人員開始探索認識資料中的複雜模式和聯動，以開發高效能的「神經形態」計算技術。這種前沿方法致力於模擬大腦以平行和相互存取的方式處理訊息的能力，並構建一個能將資料轉化為適合進行複雜任務（如模式識別、預測和分類）的高維表示的節點網路。神經形態計算中的儲存系統
物理儲存系統被設計為模擬神經網路，以滿足提高計算效能和速度的需要。然而之前這種儲存系統的相容性、效能和整合性方面的問題一直存在。最近，來自日本的研究人員已經開發出一種基於氧化還原反應的離子閘道儲存系統，改進了儲存系統狀態和短期記憶能力。這一發展開創了利用基於氧化還原的離子裝置進行高效能神經形態計算的可能性。使用氧化還原電晶體的儲存系統
日本東京大學科學學院的東京大學勝教授帶領的研究小組對這一儲存系統進行了研究。他們利用了鋰離子導電玻璃陶瓷（LICGC）作為電解質，並將氧化鈦酸鎢（WO3）薄膜與鋰離子導電玻璃陶瓷（LICGC）薄膜組成波多黎各。透過在閘極電極施加電壓，研究人員觸發了通道和電解質中鋰離子的運輸，並根據離子運輸速度的差異得到閘極和漏極輸出電流，作為儲存系統的狀態。研究人員成功地開發了一種能夠實現記錄高數量的儲存系統的氧化還原反應閘道儲存系統。研究的重要性
這一開發的關鍵在於，該裝置獲得了總共 40 個儲存系統狀態，其中 20 個來自漏極電流，20 個來自閘極電流。該裝置在解決二階非線性動態方程時表現出色，超越了其他物理儲存系統，例如記憶電阻器和自旋矩翻轉裝置。值得注意的是，非線性、短期記憶能力和高數量的儲存系統使得該裝置在二階非線性自回歸移動平均（NARMA2）任務中能夠以低均方預測誤差（0.163）進行預測。 NARMA2 任務是評估儲存系統在執行複雜非線性操作和根據輸入和輸出的過去值預測時間序列輸入未來值的基準測試。結論
這項研究的成果展示了一種革命性的技術，透過將氧化還原反應應用於儲存系統，可實現高效能的神經形態計算。該方式有望成為未來在包括電腦和手機在內的各種電子裝置中實現的通用技術。隨著對計算技術的不斷發展，我們可以預見將來科學家們的不斷努力將帶來更多關於儲存系統的突破。Research,Computing,NeuralNetwork,Optoelectronics-電晶體,氧化還原,神經形態計算,儲存系統,研究人員
