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Le premier semi-conducteur IA au monde utilisant l'hydrogène pour mémoriser et apprendre

Crédit : GenAI

Le premier semi-conducteur IA au monde utilisant l’hydrogène pour mémoriser et apprendre

par La rédaction
25 mars 2026
en Intelligence artificielle, Technologie

Une équipe de recherche coréenne a réussi à mettre au point le premier semi-conducteur d’intelligence artificielle (IA) au monde à deux terminaux, qui contrôle précisément l’hydrogène avec des signaux électriques pour permettre l’auto-apprentissage et la mémoire. 

Alors que l’IA moderne nécessite le traitement rapide de volumes massifs de données, la séparation entre le calcul et la mémoire dans les ordinateurs classiques entraîne des limitations : une dégradation de la vitesse et une consommation électrique élevée. Les « semi-conducteurs neuromorphiques », qui effectuent simultanément le calcul et le stockage en imitant le cerveau humain, sont perçus comme une technologie de nouvelle génération pouvant résoudre ce problème. Au cœur de ce semi-conducteur se trouve un « dispositif synapse artificielle » qui modifie sa conductivité en fonction des signaux électriques et maintient cet état, et l’équipe de recherche dirigée par Lee Hyun Jun et Noh Hee Yeon de la Division des nanotechnologies du DGIST s’est concentrée sur l’« hydrogène » comme solution. 

Les dispositifs de mémoire conventionnels à base d’oxyde utilisaient principalement la migration des lacunes d’oxygène (défauts) comme mémoire. Cependant, cela rendait difficile la garantie d’une stabilité à long terme et d’une uniformité entre les dispositifs. En revanche, l’équipe de recherche a résolu ce problème en développant sa propre méthode pour contrôler avec précision l’injection et l’évacuation des ions hydrogène (H⁺) à l’aide d’un champ électrique. 

Cette avancée est particulièrement significative car cette technologie a été mise en œuvre pour la première fois de l’histoire dans une « structure verticale à deux terminaux ». Cette structure est très avantageuse pour les puces IA de nouvelle génération à haute densité, car elle facilite une grande densité d’intégration et des processus de fabrication simples pour les dispositifs. À ce jour, aucun cas n’a été rapporté d’une migration de l’hydrogène contrôlée avec précision dans une structure verticale pour réaliser des opérations d’IA. 

Le nouveau dispositif IA à base d’hydrogène a fonctionné de manière stable pendant plus de 10 000 opérations répétitives et a maintenu son état de mémoire intact même après un stockage prolongé. En outre, il a été démontré que des fonctions d’apprentissage et de mémoire similaires à celles des synapses du cerveau humain pouvaient être réalisées avec succès grâce à ses caractéristiques analogiques modifiant progressivement la conductivité. 

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« Cette recherche a une signification qui va au-delà du développement d’un autre semi-conducteur IA. Elle présente un nouveau mécanisme de commutation résistive utilisant la migration de l’hydrogène, complètement différent de la mémoire basée sur les lacunes d’oxygène existante. » a déclaré le chercheur principal Lee Hyun Jun.

La chercheuse associée Noh Hee Yeon a souligné : « Il s’agit du premier cas de contrôle précis de la migration des atomes d’hydrogène entre des couches de semi-conducteurs empilés par des moyens électriques », ajoutant : « Les résultats de cette étude, qui a élucidé le mécanisme de migration de l’hydrogène, vont fondamentalement changer l’architecture du matériel IA et accélérer l’ère des semi-conducteurs neuromorphiques de nouvelle génération, à faible consommation et haute efficacité. »

Article : Tunable Hydrogen Dynamics Under Electrical Bias for Neuromorphic Memory Applications – Journal : ACS Applied Materials & Interfaces – DOI : Lien vers l’étude

Source : DGIST

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Tags: hydrogèneianeuromorphiquesemiconducteur
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□ A research team led by Lee Hyun Jun and Noh Hee Yeon from the Division of Nanotechnology at DGIST (President Lee Kunwoo) has succeeded in implementing the world’s first two-terminal-based artificial intelligence (AI) semiconductor that precisely controls hydrogen with electrical signals to enable self-learning and memory.

 

□ Whereas modern AI requires the rapid processing of vast amounts of data, the separation of computation and memory in conventional computers results in the following limitations: speed degradation and high power consumption. “Neuromorphic semiconductors,” which perform computation and storage simultaneously by mimicking the human brain, are gaining attention as a next-generation technology that can resolve this problem. At the heart of this semiconductor is an “artificial synapse device” that changes its conductivity based on electrical signals and maintains that state, and the research team focused on “hydrogen” as the solution.

 

□ Conventional oxide-based memory devices primarily utilized the migration of oxygen vacancies (defects) as memory. However, this made it difficult to ensure long-term stability and uniformity between devices. In contrast, the research team solved this problem by developing its own method to precisely control the injection and discharge of hydrogen ions (H⁺) using an electric field.

 

□ This is of particular significance because this technology was implemented for the first time ever in world history in a “two-terminal vertical structure.” This structure is highly advantageous for next-generation, high-density AI chips as it facilitates high integration density and simple manufacturing processes for devices. To date, there have been no reported cases of hydrogen migration being precisely controlled within a vertical structure to implement AI operations.

 

□ The newly developed hydrogen-based AI device ran stably for over 10,000 repetitive operations and maintained its memory state intact even after being stored for a long time. Furthermore, it was demonstrated that learning and memory functions similar to those of human brain synapses could be successfully performed through its analog characteristics of gradually changing conductivity.

 

□ Senior Researcher Lee Hyun Jun stated, “This research holds significant meaning beyond developing another AI semiconductor. It presents a novel resistive switching mechanism using hydrogen migration, which is entirely different from existing oxygen vacancy–based memory.”

 

□ Associate Researcher Noh Hee Yeon emphasized, “This is the first case of precisely controlling the migration of hydrogen atoms between stacked semiconductor layers electrically,” adding, “The findings from this study, which elucidated the hydrogen migration mechanism, will fundamentally change the architecture of AI hardware and accelerate the era of next-generation, low-power, high-efficiency neuromorphic semiconductors.”

 

□ This study was supported by the Ministry of Science and ICT, the National Research Foundation of Korea’s Mid-Career Researcher Support Program, and DGIST’s institutional project. The study was conducted jointly by DGIST Professor Lee Shin-beom’s team, Senior Researcher Lee Myeong-jae, and Kyungpook National University Professor Woo Ji-yong’s team, and it was selected as a cover paper for ACS Applied Materials & Interfaces, a leading global journal in materials and interfaces.

 

Journal

ACS Applied Materials & Interfaces

DOI

10.1021/acsami.5c21475

Article Title

Tunable Hydrogen Dynamics Under Electrical Bias for Neuromorphic Memory Applications

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