Специалисты из Кембриджского университета разработали инновационное наноэлектронное устройство, в основе которого лежат идеи работы человеческого мозга. Это новый мемристор, созданный на базе модифицированного оксида гафния с добавлением стронция и титана, способен значительно сократить энергозатраты в аппаратном обеспечении искусственного интеллекта.
Традиционные чипы для ИИ потребляют большое количество энергии из-за постоянного перемещения данных между памятью и процессором. Однако новое устройство реализует концепцию вычислений в памяти — хранение и обработка данных происходят на одном уровне, подобно нейронам в мозге.
Обычные мемристоры основываются на обратимом образовании проводящих нитей, что делает их взаимодействие непредсказуемым. Учёные из Кембриджа заменили эту структуру на транзисторную, что обеспечивает более стабильные характеристики. Теперь мемристоры работают на основе асимметричных p-n-гетеропереходов, что позволяет создавать сотни устойчивых уровней проводимости и поддерживать высокую повторяемость характеристик в процессе массового производства.
Созданный мемристор способен формировать энергетические барьеры с многочисленными управляемыми уровнями, что по аналогии с синапсами мозга может привести к созданию ИИ-нейросетей, напоминающих работу человеческого мозга и снижая энергопотребление.
Новое решение устраняет проблемы случайного поведения, высоких напряжений и низкой повторяемости, обеспечивая адаптивное обучение с минимальным энергопотреблением. Ожидается, что внедрение подобных устройств может сократить энергозатраты ИИ-платформ до 70%, что критически важно на фоне растущих энергозатрат современных моделей ИИ.