En ny generation af computerchips, der er modelleret efter hjernens neurale netværk, kunne være i produktion ved udgangen af dette årti takket være et nyudviklet materiale. Dette er den første elektrokemiske 3-terminal transistor lavet af 2D materialer.
Forskere ved KTH Royal Institute of Technology i Stockholm og Stanford University har fundet ud af, at hukommelseskomponenter fremstillet af en titaniumcarbidforbindelse kaldet MXene har "fremragende potentiale til at komplementere klassisk transistorteknologi." Elektrokemisk Random Access Memory, eller ECRAM, opfører sig som en synaptisk celle i et kunstigt netværk, der giver en universel lagring til datalagring og -behandling. "Disse nye computere vil stole på komponenter, der kan have flere tilstande og udføre beregninger i hukommelsen," sagde KTH-lektor og hovedforfatter Max Hamedi i en erklæring.
Resultaterne, offentliggjort i tidsskriftet Advanced Functional Materials, tyder på, at MXene kunne spille en grundlæggende rolle i udviklingen af neuromorfe computere, der arbejder tættere på den menneskelige hjerne og er tusindvis af gange mere energieffektive end nutidens traditionelle computere.
I en erklæring til TechRadar Pro bekræftede Max Hamedi, at teknologien "bruger de samme processer som CMOS-wafere, der integrerer lag af 2D-materiale på silicium. Vi ser skrivehastigheder, der er 1000 gange hurtigere end nogen anden ECRAM, der er blevet demonstreret. Dette betyder, at hvis vi skalerer 2D ECRAM'er til nanoskala, kan de være lige så hurtige som transistorer i moderne computere (sub-nanosekund), hvilket betyder, at de kan indbygges i vores moderne computere ved hjælp af CMOS-teknologi (på grund af kompatibiliteten af metalmaterialer i 2D transistorer med CMOS fab-teknologi).
"Vi vil være i stand til at lave specielle computerenheder (f.eks. om 5-10 år), hvor hukommelse og transistorer er smeltet sammen, hvilket gør dem mindst 1000 gange mere energieffektive end de bedste computere, vi har i dag til kunstig intelligens og modelleringsproblemer (nogle beregninger viser endda energieffektivitet på 1 million gange for visse algoritmer).
Vi kan formentlig forvente, at det første kommercielle produkt dukker op inden udgangen af årtiet, da go-to-market strategien kræver mindst fem års test.
Læs også: