AI & NEUROMORPHIC DEVICE LAB은 반도체공학과 내에서 AI 및 뉴로모픽 응용, AI를 위한 새로운 장치 및 소재 연구를 주도하고 있습니다. 최근 3년 동안 연구실은 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 전기화학 메모리와 관련된 여러 중요한 연구 성과를 발표하였으며, 특히 'Retention-aware Zero-shifting Technique for Tiki-Taka Algorithm-based Analog Deep Learning Accelerator'와 같은 아날로그 딥러닝 가속기 기술을 개발하였습니다. 또한, 'WOx channel engineering of Cu-ion-driven synaptic transistor array for low-power neuromorphic computing'와 같은 저전력 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 혁신적인 연구도 진행되었습니다. 이러한 연구 성과는 AI 및 뉴로모픽 장치 분야에서의 연구실의 강력한 역량을 보여주며, 다양한 산업체와의 협력 가능성을 높이고 있습니다.