AI再进化！阳明交大研发神经形态运算 更聪明、更省电

人工智慧已逐渐融入人们生活所需，阳明交通大学研究团队在《Nano Letters》期刊发表论文「基于无场翻转自旋轨道矩装置的神经形态运算」，成功开发出模仿人脑运作的超低功耗神经形态计算技术，这项技术不仅将能应用于自动驾驶能精确识别路况，更能用于医疗系统能帮助医生更准确地诊断，为未来AI运算提供更节能的解决方案。

研究团队由阳明交大国际半导体产业学院曾院介副院长指导，第一作者为该院与印度理工学院双联博士学位学生杜杰世（Durgesh Kumar Ojha）。团队运用特殊设计的磁性材料异质结构（W／Pt／Co／NiO／Pt），首次实现无需外部磁场即可驱动的自旋电子装置，突破传统自旋轨道矩磁记忆体需要外加磁场的限制。

这项创新技术透过镍氧化物层中的反铁磁序增强系统稳定性，使装置在切换状态时的能耗降至极低。杜杰世携手团队成员黄郁馨，进一步将此技术应用于人工神经网路设计，成功开发出三层神经网路结构，在手写数字与服装类别等图像识别测试中展现高准确度。

论及这项研发成果对人类社会的重要贡献在于，此技术大幅降低AI运算的能源消耗，有助于发展更环保的智慧装置。在自动驾驶、医疗诊断和智慧监控等领域，这种低功耗高效能的神经形态计算技术可提供更快速准确的处理能力，推动永续智慧生活的实现。

值得一提的是，第一作者杜杰世在求学期间曾因家庭因素中断学业返回印度继承父职，后重返台湾完成学业。他表示希望毕业后能留在台湾高科技产业发展，为台湾科技创新贡献心力。

研究团队强调，随着AI应用日益普及，低功耗运算将成为未来电子装置的关键目标。这项突破性研究为神经形态运算提供崭新方向，有望推动新一代智慧装置的发展，为人类社会带来更智能、更节能的科技生活。