大家都知道人工智慧很夯吧！？前年人工智慧大會甚至預測，人工智慧市場將在幾年內達到六兆美金的經濟產值！這表示在未來幾年，企業會積極轉型，將相關的人工智慧技術導入到生產或是企業管理中，以幫助企業獲利。

 

但你們知道人工智慧的發展會遇到怎樣的挑戰嗎？其中一個很重要的是耗—能—問—題—喔！

當今人工智慧主要使用軟體演算法，通常搭配高速運算晶片以及大量耗能來支撐所需之相關應用。而大量耗能最主要的原因，則是來自於傳統個人電腦所使用的架構限制——CPU與記憶體是分開的單元。這樣的架構使資料處理受限於CPU與記憶體之間的資料傳輸和存取，造成整體耗能大幅增加。

 

為了解決這樣的問題，國外的企業如IBM、Intel紛紛提出將傳統的架構改換成新型態的「人工突觸」。在這種新型態的架構中，晶片將會與大腦神經元突觸一樣，將訊號處理和訊號儲存結合在同一個單元當中。資料不需要在兩個單元間互相傳輸存取，其耗能亦因此大為下降，甚至可低於傳統架構的千分之一以下。所以，人工突觸晶片已經成為人工智慧領域必須全力開發的主題之一啦！

 

過往為了讓電子元件具有學習能力，就必須要導入記憶體元件，但這樣的製程相對複雜。不過就在最近，由北科大、臺大，以及我們老師組成的團隊設計出一種具有記憶資料特性的高分子半導體人工突觸材料。如此一來，即使不導入記憶體元件，也可以達到資料記憶的目的。團隊設計的半導體材料展現生物神經元突觸的特性，具有記憶行為與學習能力，其未來的發展潛力也是棒棒的喔！希望這項研究能應用於與神經網絡運算結合，並應用在人工智能元件與技術上，推進人工智慧技術的發展。

 

這個研究刊登於今年美國應用材料與界面期刊上 ACS Appl. Mater. Interfaces 2020, 12, 30, 33968–33978 ( https://doi.org/10.1021/acsami.0c06109 )。