Аналоговый и цифровой: лучшее из обоих миров в одной энергии

Мы живем в аналоговом мире непрерывного потока информации, который одновременно обрабатывается и хранится нашим мозгом, но наши устройства обрабатывают информацию в цифровом виде в форме дискретного двоичного кода, разбивая информацию на маленькие биты (или куски). Исследователи из EPFL представили новаторскую технологию, которая сочетает в себе потенциал непрерывной аналоговой обработки с точностью цифровых устройств. Благодаря плавной интеграции ультратонких двумерных полупроводников с сегнетоэлектрическими материалами исследование, опубликованное в журнале Nature Electronics, открывает новый способ повышения энергоэффективности и добавления новых функций в вычисления. Новая конфигурация объединяет традиционную цифровую логику с аналоговыми операциями, подобными мозговым.

Более быстрая и эффективная электроника

Инновации Лаборатории наноэлектронных устройств (Nanolab) в сотрудничестве с Лабораторией микросистем основаны на уникальном сочетании материалов, обеспечивающих функции, вдохновленные мозгом, и передовых электронных переключателях, включая выдающийся туннельный полевой транзистор отрицательной емкости (TFET). В мире электроники транзистор или «переключатель» можно сравнить с выключателем света, определяющим, течет ли ток (включен) или нет (выключен). Это знаменитые 1 и 0 двоичного компьютерного языка, и это простое действие по включению и выключению является неотъемлемой частью почти каждой функции наших электронных устройств, от обработки информации до хранения памяти. TFET — это особый тип переключателя, разработанный с учетом энергосберегающего будущего. В отличие от обычных транзисторов, для включения которых требуется определенное минимальное напряжение, TFET могут работать при значительно более низких напряжениях. Такая оптимизированная конструкция означает, что они потребляют значительно меньше энергии при переключении, что значительно снижает общее энергопотребление устройств, в которые они интегрированы.

По словам профессора Адриана Ионеску, руководителя Nanolab: «Наши усилия представляют собой значительный шаг вперед в области электроники, превзойдя предыдущие стандарты производительности, и иллюстрируются выдающимися возможностями диселенида вольфрама/диселенида олова с отрицательной емкостью и TFET-транзисторов с отрицательной емкостью. возможность создать функцию синаптического нейрона в рамках одной и той же технологии».

Садег Камаи, кандидат наук в EPFL, впервые использовал потенциал двумерных полупроводников и сегнетоэлектрических материалов в полностью интегрированной электронной системе. Двумерные полупроводники можно использовать для сверхэффективных цифровых процессоров, тогда как сегнетоэлектрический материал обеспечивает возможность одновременной непрерывной обработки и хранения памяти. Объединение двух материалов дает возможность использовать лучшие цифровые и аналоговые возможности каждого из них. Теперь выключатель света из приведенной выше аналогии не только более энергоэффективен, но и свет, который он включает, может гореть еще ярче. Камаи добавил: «Работа с 2D-полупроводниками и их интеграция с сегнетоэлектрическими материалами была сложной, но чрезвычайно плодотворной задачей. Потенциальное применение наших результатов может переопределить то, как мы воспринимаем электронные устройства и взаимодействуем с ними в будущем».

Смешение традиционной логики с нейроморфными схемами

Кроме того, исследование углубляется в создание переключателей, похожих на биологические синапсы – сложные соединители между клетками мозга – для нейроморфных вычислений. «Это исследование знаменует собой первую в истории совместную интеграцию логических схем фон Неймана и нейроморфных функций, прокладывая захватывающий курс к созданию инновационных вычислительных архитектур, характеризующихся исключительно низким энергопотреблением и до сих пор неисследованными возможностями построения нейроморфных функций в сочетании с цифровой обработкой информации. », — добавляет Ионеску.

Такие достижения намекают на электронные устройства, которые работают параллельно человеческому мозгу, сочетая скорость вычислений с обработкой информации способом, который больше соответствует человеческому познанию. Например, нейроморфные системы могут преуспеть в задачах, с которыми сталкиваются традиционные компьютеры, таких как распознавание образов, обработка сенсорных данных или даже некоторые типы обучения. Такое сочетание традиционной логики с нейроморфными схемами указывает на преобразующие изменения, имеющие далеко идущие последствия. В будущем вполне могут появиться устройства, которые будут не только умнее и быстрее, но и значительно более энергоэффективными.