이산화티타늄 기술로 에너지 효율적 머신러닝 메모리 구현

한 팀이 집 페인트에 쓰이는 흔한 소재인 이산화티타늄을 아날로그 메모리 소자에 사용하여 머신러닝 애플리케이션을 구동하는 컴퓨터 칩에 더 많은 처리 능력을 부여하는 방법을 개발했습니다. 이산화티타늄은 집 페인트에 사용되는 흔하게 만들어지는 소재입니다. 산화물이므로 이미 산소를 포함합니다. 산소 일부를 제거하면 물질이 전도성이 되는 산소 공공(oxygen vacancy)이 생성됩니다. 이제 그 산소 공공이 전기 데이터를 저장할 수 있어 거의 모든 장치에 더 많은 컴퓨팅 파워를 줍니다.

팀은 이산화티타늄 코팅이 된 컴퓨터 칩을 302°F(150°C) 이상으로 가열하고, 전기화학을 사용하여 소재에서 산소 분자 일부를 분리하여 공공을 만들었습니다.

현재 컴퓨터는 일반적으로 데이터를 한 곳에 저장하고 다른 곳에서 처리합니다. 즉, 컴퓨터가 끊임없이 데이터를 한 곳에서 다른 곳으로 전송해야 하여 에너지와 컴퓨팅 파워를 낭비합니다. 새로운 방법은 처리와 저장을 예측 가능하고 반복 가능한 방식으로 같은 장소에서 수행하게 합니다.

산소 공공의 사용은 현재 머신러닝을 가로막는 큰 장애물인 전력 소비를 극복하는 방법이 될 수 있습니다. 자율주행차의 경우, 예를 들어 모든 입력을 처리하여 운전 결정을 내리는 데 많은 에너지가 소비됩니다. 컴퓨터 칩용 대체 소재를 만들면 차량이 정보를 더 효율적으로 처리하여 에너지를 절약하고 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다.

휴대전화에서 음성 명령을 내리기 위해 사용자는 음성 명령을 중앙 컴퓨터 허브로 전송하는 네트워크에 연결되어야 합니다. 이 허브는 음성 명령을 듣고 휴대전화에 무엇을 할지 신호를 보냅니다. 이 과정을 통해 음성 인식과 기타 기능이 휴대전화 내에서 일어납니다.