正當世界各國展開 AI 競技，神經陽明交大組成的形態研究團隊在神經形態計算領域取得一項重大突破，這項研究的計算技術第一作者杜傑世利用特殊設計的磁性材料異質結構（W/Pt/Co/NiO/Pt），已在無需外部磁場的讓電讓情況實現所謂的 「無場翻轉」（FFS），讓電腦具備類似大腦的腦模腦運學習和適應能力。
神經形態計算是仿人一種電腦模仿人腦運作的技術，讓電腦具備類似大腦的作陽學習和適應能力，這項技術應用於自動駕駛能精確識別路況，明交用於醫療系統能幫助醫生更準確地診斷，大突而神經形態計算大幅拓展 AI 在生活中的破性應用場景，讓人們的聰明生活更加方便與安全。
自旋電子學技術因其能以極低能耗的神經方式操控電子自旋狀態，並在超低能耗運算中具有顯著優勢，形態而與傳統電荷基運算不同，計算技術自旋電子裝置在切換狀態時的讓電讓能耗極低，並具備多穩態特性，非常適合模擬大腦神經網絡的並行計算和持續學習能力。
杜傑世利用特殊設計的磁性材料異質結構（W/Pt/Co/NiO/Pt），並在無需外部磁場的情況實現 「無場翻轉」，這是一種關鍵技術，因為過去大多數的自旋軌道矩磁記憶體（spin-orbit torque MRAM）裝置需要外加磁場來驅動磁性切換，這不僅消耗能量，還限制裝置的集成性和可擴展性。
這次的突破是利用鎳氧化物（NiO）層中產生的反鐵磁序來增強系統的穩定性和性能，實現更高效、更節能的神經形態運算，這也是模仿人類大腦運作的新技術，基於該技術，團隊設計完全基於自旋的人工突觸和 S 型神經元，並集成到三層人工神經網（ANN）中，模擬類似人類大腦的運作方式。
團隊成員黃郁馨表示，由於這些磁性材料結構穩定且低功耗，使得神經網絡的運算效率大幅提升，因此在 MNIST（手寫數字）和 Fashion MNIST（服裝類別）這兩個圖像資料集上，網絡成功達到高準確度的識別效果。
團隊指出，低功耗是未來電子裝置的關鍵目標。團隊設計的新型自旋軌道矩（SOT）裝置能以極低功耗模擬大腦的學習與適應特性，並在自動駕駛、醫學影像診斷與智慧監控等 AI 應用場景中展現出快速的處理能力，更透過調整材料界面，實現記憶效能與準確度的平衡，推動更智慧的裝置設計。
這項研究發表於《Nano Letters》。研究第一作者杜傑世（Durgesh Kumar Ojha）是陽明交大國際半導體產業學院與印度理工學院雙聯博士學位印度籍博士生，研究由陽明交大國際半導體產業學院曾院介副院長指導。
杜傑世在臺求學期間因家庭因素，曾中斷學業回國繼承父職；工作期滿後重返臺灣，克服低潮時期，完成研究並發表在指標性期刊，杜傑世希望畢業後能留在臺灣高科技產業發展，定期待本研究能推動智慧裝置技術邁向新高度。
（首圖來源：陽明交大）
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