В Гарварде разработали «обучающийся» транзистор

Наш мозг содержит более 86 млрд нейронов, соединенных синапсами, образующими не просто бесчисленное множество логических цепей. Они непрерывно адаптируются к стимулам усиливая одни связи и ослабляя другие. Такой процесс, называемый обучением, делает возможными быстрые вычисления при потреблении менее 20 Вт энергии — уровень эффективности, недоступный современным суперкомпьютерам..

Специалисты в области материаловедения из Гарвардской школы SEAS (School of Engineering and Applied Sciences) создали новый тип транзистора, имитирующий поведение синапса. Используя необычные свойства современных материалов, это устройство модулирует поток информации и, одновременно, физически адаптируется к изменяющимся сигналам.

Это достижение ученых Гарварда, о котором рассказывается в журнале Nature Communications, может означать новую ступень развития технологий искусственного интеллекта: на которой способности к познанию обеспечиваются не программным алгоритмом, но самой архитектурой компьютера.

В биологическом синапсе за изменение качества соединения отвечают ионы кальция и рецепторы, в его синтетической версии подобная адаптируемость достигается с помощью ионов кислорода. При возникновении разности потенциалов эти ионы входят и выходят из кристаллической решетки очень тонкой (80 нм) пленки никелата самария, действуя как синаптический канал между двумя платиновыми терминалями: «аксоном» и «дендритом».

Изменение концентрации ионов в никелате увеличивает или уменьшает его проводимость, т.е. способность переносить информацию в форме электрического тока. Как и в настоящем синапсе, сила соединения определяется задержкой времени в электрическом сигнале.

Структурно, устройство состоит из полупроводящего никелата, зажатого между двумя платиновыми электродами, к которому прилегает небольшой резервуар ионной жидкости. Внешний умножитель преобразует задержку в прирост напряжения, прилагаемого к ионной жидкости и создающего электрическое поле, которое направляет ионы в никелат или выводит их из него. Вся эта конструкция в длину имеет лишь около нескольких сот микрон и встроена в кремниевый чип.

Изменение проводимости происходит непрерывно, то есть, такой синаптический транзистор является аналоговым и не ограничен бинарной системой нулей и единиц. Это существенное преимущество по сравнению с традиционными транзисторами, хотя реализовать его в традиционных технологиях КМОП будет весьма нелегко. Еще одним полезным качеством нового устройства является его энергонезависимость — или способность сохранять состояние при отключенном энергоснабжении.

Никелат относится к необычному классу материалов, называемых коррелированными электронными системами, которые могут переходить между состояниями проводника и диэлектрика. При определенной температуре или, как в данном случае, при наличии внешнего электрического поля, проводимость материала резко изменяется.

«Весьма малое возбуждение позволяет получить большой сигнал, то есть, входная энергия, требуемая для активации этого переключения, может быть очень невелика. Это способно транслироваться в большой выигрыш в энергоэффективности», — отмечает адьюнкт-профессор материаловедения Шрирам Раманатан (Shriram Ramanathan), руководитель данного исследования.

«Привлекательность этого устройства в том, что «обучающееся» поведение является более или менее независимым от температуры, — говорит он. — Оно может работать в любых условиях — от комнатной температуры до, как минимум, 160°C».

Никелатная система хорошо подходит для интеграции в существующие кремниевые устройства, но новизна материала и неотработанность технологий его синтеза пока накладывают ограничения на быстродействие «синапса», зависящее от близости ионной жидкости к электроду.

Раманатан и его коллектив, вместе с экспертами в области микрожидкостных технологий, планируют экспериментально определить предельные рабочие характеристики, возможные для такого «жидкостного транзистора». Кроме того, он получил грант Национальной академии наук на исследование интеграции синаптических транзисторов в биомиметические схемы.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365