Ուղեղի նեյրոնային ցանցի մոդելով ստեղծված համակարգչային չիպերի նոր սերունդը կարող է արտադրվել մինչև այս տասնամյակի վերջ՝ նոր մշակված նյութի շնորհիվ: Սա 3D նյութերից պատրաստված առաջին էլեկտրաքիմիական 2-տերմինալ տրանզիստորն է։
Ստոկհոլմի KTH թագավորական տեխնոլոգիական ինստիտուտի և Սթենֆորդի համալսարանի գիտնականները պարզել են, որ MXene կոչվող տիտանի կարբիդի միացությունից պատրաստված հիշողության բաղադրիչները «գերազանց ներուժ ունեն դասական տրանզիստորի տեխնոլոգիան լրացնելու համար»: Էլեկտրաքիմիական պատահական մուտքի հիշողությունը կամ ECRAM-ն իրեն պահում է արհեստական ցանցի սինապտիկ բջիջի նման՝ ապահովելով տվյալների պահպանման և մշակման համընդհանուր պահեստ: «Այս նոր համակարգիչները կհիմնվեն բաղադրիչների վրա, որոնք կարող են ունենալ բազմաթիվ վիճակներ և կատարել հաշվարկներ հիշողության մեջ», - ասվում է KTH-ի դոցենտ և գլխավոր հեղինակ Մաքս Համեդիի հայտարարության մեջ:
Advanced Functional Materials ամսագրում հրապարակված բացահայտումները ցույց են տալիս, որ MXene-ը կարող է հիմնարար դեր խաղալ նեյրոմորֆ համակարգիչների զարգացման գործում, որոնք ավելի մոտ են աշխատում մարդու ուղեղին և հազարավոր անգամ ավելի էներգաարդյունավետ են, քան այսօրվա ավանդական համակարգիչները:
TechRadar Pro-ին տված հայտարարության մեջ Մաքս Համեդին հաստատել է, որ տեխնոլոգիան «օգտագործում է նույն գործընթացները, ինչ CMOS վաֆլիները՝ ինտեգրելով 2D նյութի շերտերը սիլիցիումի վրա: Մենք տեսնում ենք գրելու արագություն, որը 1000 անգամ ավելի արագ է, քան ցանկացած այլ ECRAM, որը ցուցադրվել է: Սա նշանակում է, որ եթե մենք 2D ECRAM-ները չափում ենք նանոմաշտաբով, դրանք կարող են լինել նույնքան արագ, որքան տրանզիստորները ժամանակակից համակարգիչների մեջ (ենթ-նանվայրկյան), ինչը նշանակում է, որ դրանք կարող են ներկառուցվել մեր ժամանակակից համակարգիչների մեջ՝ օգտագործելով CMOS տեխնոլոգիան (2D մետաղական նյութերի համատեղելիության պատճառով: տրանզիստորներ CMOS fab տեխնոլոգիայով):
«Մենք կկարողանանք ստեղծել հատուկ նշանակության համակարգչային միավորներ (ասենք 5-10 տարի հետո), որտեղ հիշողությունը և տրանզիստորները միաձուլվում են, ինչը նրանց կդարձնի առնվազն 1000 անգամ ավելի էներգաարդյունավետ, քան արհեստական ինտելեկտի և մոդելավորման խնդիրների համար այսօր մեր ունեցած լավագույն համակարգիչները (որոշ հաշվարկները ցույց են տալիս նույնիսկ 1 միլիոն անգամ էներգիայի արդյունավետությունը որոշակի ալգորիթմների համար):
Մենք, հավանաբար, կարող ենք ակնկալել, որ առաջին առևտրային արտադրանքը կհայտնվի մինչև տասնամյակի վերջ, քանի որ շուկա դուրս գալու ռազմավարությունը պահանջում է առնվազն հինգ տարվա փորձարկում:
Կարդացեք նաև.