Procesor inspiriran ljudskim mozgom

Istraživači, predvođeni Sveučilištem u Cambridgeu, razvili su oblik hafnijevog oksida koji djeluje kao visoko stabilan, niskoenergetski 'memristor', komponenta dizajnirana da oponaša učinkovit način povezivanja neurona u mozgu. Rezultati su objavljeni u časopisu Science Advances.

Trenutni AI sustavi oslanjaju se na konvencionalne računalne čipove koji prenose podatke naprijed-natrag između memorije i procesorskih jedinica. Ovo stalno kretanje troši velike količine električne energije, a globalna potražnja eksplodira kako se prihvaćanje AI-ja širi u svim industrijama.

Računarstvo inspirirano mozgom ili neuromorfno računarstvo alternativni je način obrade informacija koji bi mogao smanjiti potrošnju energije za čak 70% pohranjivanjem i obradom informacija na istom mjestu, i to uz izuzetno nisku potrošnju energije. Takav sustav bio bi i daleko prilagodljiviji, na isti način na koji naši mozgovi mogu učiti i prilagođavati se.

„Potrošnja energije jedan je od ključnih izazova u trenutnom hardveru umjetne inteligencije“, rekao je glavni autor dr. Babak Bakhit s Odjela za znanost o materijalima i metalurgiju Sveučilišta u Cambridgeu. „Da biste se s tim suočili, potrebni su vam uređaji s izuzetno niskim strujama, izvrsnom stabilnošću, izvanrednom ujednačenošću kroz cikluse preklapanja i uređaje te mogućnošću prebacivanja između mnogih različitih stanja.“

Većina postojećih memristora oslanja se na formiranje sitnih vodljivih niti unutar metalnog oksidnog materijala. No te se niti ponašaju nepredvidivo i obično zahtijevaju visoke napone formiranja i rada, što ograničava njihovu korisnost u sustavima za pohranu podataka i računalstvu velikih razmjera.

Tim je umjesto toga stvorio novu vrstu tankog filma na bazi hafnija koji mijenja stanja na potpuno drugačiji način. Dodavanjem stroncija i titana te uzgojem filma dvostupanjskom metodom, istraživači su uspjeli formirati sićušna elektronička vrata, ili 'pn spojeve', unutar oksida gdje se slojevi susreću.

To omogućuje uređaju da glatko mijenja svoj otpor pomicanjem visine energetske barijere na granici, umjesto rastom ili kidanjem niti. 

Koristeći uređaje na bazi hafnija, istraživači su postigli struje preklapanja oko milijun puta niže od onih kod nekih konvencionalnih uređaja na bazi oksida. Memristori su također proizveli stotine različitih, stabilnih razina vodljivosti, što je ključni zahtjev za analogno računalstvo 'u memoriji'.

Laboratorijski testovi pokazali su da uređaji mogu pouzdano izdržati desetke tisuća ciklusa prebacivanja i pohraniti svoja programirana stanja oko jedan dan. Također su reproducirali temeljna pravila učenja uočena u biologiji, poput plastičnosti ovisne o vremenu šiljaka: mehanizma kojim neuroni jačaju ili slabe svoje veze ovisno o tome kada signali stignu.

Međutim, još uvijek postoje neki izazovi koje treba prevladati. Trenutni proces izrade zahtijeva temperature od oko 700 °C, više od standardnih tolerancija za proizvodnju poluvodiča.

Unatoč tome, znanstvenici vjeruju da bi se tehnologija u konačnici mogla integrirati u sustave veličine čipa.