Биты? Триты!

29 ноябрь, 2016 - 16:05Виталий Кобальчинский

Полупроводниковая технология, разработанная группой южнокорейских учёных, базируется не на двоичной, а на троичной логике, оперирующей не битами, а, так называемыми, тритами. Результаты, изложенные в журнале Nature Communication, по заявлению Министерства науки, ИКТ и будущего планирования Кореи, будут способствовать созданию энергосберегающих устройств IoT и компьютеров.

По сравнению с традиционной бинарной логикой, системы многозначной логики (Multi-Valued Logic, MVL) смогут передавать больше информации через меньшее количество проводов, что обещает уменьшить сложность современных интегральных схем увеличить их быстродействие и снизить энергопотребление. Например, в системе с троичной логикой теоретически можно уменьшить количество линий межсоединений почти на 45% по сравнению с двоичной логикой.

Биты? Триты!

Решение, продемонстрированное группой Парк Джин Хонга (Park Jin-hong) из Университета Сонгюнгван, наряду с троичной логикой использует отрицательное дифференциальное сопротивление — свойство нелинейных элементов электрических цепей, состоящее в уменьшении падения напряжения на них при увеличении протекающего тока.

Созданное ими NDR-устройство — базируется на гетеропереходе 2D-полупроводников: фосфорена (BP) и дисульфида рения (ReS2). Эти материалы привлекательны тем, что их слои связываются слабыми силами Ван-дер-Ваальса, поэтому гетеропереход не страдает от несовпадения решёток и формируется атомарно гладкий, высококачественный интерфейс.

Кроме того, интегрировав это NDR-устройство со встроенным тонкоплёночным транзистором p-типа из фосфорена, корейские инженеры создали троичный инвертор — базовый блок многих схем, применяемых в приложениях многозначной логики.

«Это исследование показало новую парадигму и схему, базирующуюся на троичной системе», — заявил Парк. Финансировавшее проект министерство отметило, что преимущества, продемонстрированные этой концепцией найдут применение в будущих программах и устройствах Интернета Вещей, требующих обработки Больших Данных.