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阳明交大突破性技术 让AI更聪明
自旋电子学技术以极低能耗操控，模拟类似人类大脑的运作方式，AI将更高效节能
04:10 2025/02/14 工商时报 谢易晏
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AI协助医学影像诊断；此为AI生成之示意图。图／阳明交大提供
神经形态计算是一种电脑模仿人脑运作的技术，让电脑具备类似大脑的学习和适应能力，
这项技术应用于自动驾驶能精确识别路况，用于医疗系统能帮助医生更准确地诊断。神经
形态计算大幅拓展了AI在生活中的应用场景，让人们的生活更加方便与安全。
自旋电子学技术能以极低能耗的方式操控电子自旋状态，在超低能耗运算中具有显著优势
，这是一种关键技术，因为在过去，大多数的自旋轨道矩磁内存装置需要外加磁场来驱
动磁性切换，这不仅消耗能量，还限制了装置的集成性和可扩展性。此次的突破是利用镍
氧化物（NiO）层中产生的反铁磁序来增强系统的稳定性和性能，实现了更高效、更节能
的神经形态运算，这也是模仿人类大脑运作的新技术。
基于此技术，杜杰世和团队另一位博士生黄郁馨设计了完全基于自旋的人工突触和S型神
经元，并将它们集成到三层人工神经网（ANN）中，模拟类似人类大脑的运作方式。由于
这些磁性材料结构稳定且低功耗，使得神经网络的运算效率大幅提升，因此在MNIST（手
写数字）和Fashion MNIST（服装类别）这两个图像资料集上，网络成功达到高准确度的
识别效果。
研究团队指出，低功耗是未来电子装置的关键目标，杜杰世和团队设计的新型自旋轨道矩
（SOT）装置能以极低功耗模拟大脑的学习与适应特性，在自动驾驶、医学影像诊断与智
慧监控等AI应用场景中展现出快速、准确的处理能力。透过调整材料界面，团队成功实现
了记忆效能与准确度的平衡，推动更智能的电子装置设计。
这项研究发表于《Nano Letters》，研究第一作者杜杰世（Durgesh Kumar Ojha）是阳明
交大国际半导体产业学院与印度理工学院双联博士学位印度籍博士生，此研究由阳明交大
国际半导体产业学院曾院介副院长指导。杜杰世希望毕业后能留在台湾高科技产业发展，
也期待本研究能推动智慧装置技术迈向新高度。
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