Cientistas de Universidade de Cambridge crearon un nuevo dispositivo nanoelectrónico (chip ). La tecnología imita el funcionamiento de las neuronas y promete reducir el consumo energético de los sistemas de inteligencia artificial hasta en un 70%. El avance utiliza una versión modificada del óxido de hafnio.
El componente actúa como un memristor de alta estabilidad y bajo consumo. Ele combina almacenamiento y procesamiento de datos en la misma ubicación, a diferencia de los chips tradicionales que transfieren información constantemente entre la memoria y las unidades de procesamiento. La transferencia Essa consume una gran cantidad de electricidad. El equipo publicó los resultados en la revista Science Advances.
El nuevo material modifica el óxido de hafnio con la adición de estroncio y titanio. El proceso de fabricación de dos pasos crea uniones p-n en las interfaces de las capas. Los canales electrónicos Esses controlan la resistencia de forma más predecible.
Diferente de memristores convencionales, que dependen de filamentos conductores inestables, alternan estados a través de la barrera de energía en las interfaces. El resultado es una conmutación suave y uniforme. Testes mostró corrientes de conmutación aproximadamente un millón de veces más bajas que en dispositivos similares. El componente mantiene cientos de niveles de conductancia estables.
Isso permite la computación analógica en memoria. Los investigadores destacan que el dispositivo replica la plasticidad dependiente del tiempo de disparo, un mecanismo clave para el aprendizaje en las neuronas biológicas.
Fuente: mixvale.com.br
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