要約:
ドイツのヴュルツブルク大学の研究チームは、回路の接続方法に応じてトランジスタ、メモリスタ、メモリキャパシタの 3 つのモードを切り替えることができる酸化物界面電子デバイスを開発しました。 Nature Communications に掲載されたこの研究は、コンピューティング、メモリ、信号処理を同じ材料プラットフォームに統合する可能性を実証し、脳にインスピレーションを得たコンピューティング ハードウェアに新しい実験ソリューションを提供します。
このデバイスは、酸化ランタン アルミニウム (LaAlO3) とチタン酸ストロンチウム (SrTiO3) で構成されています。どちらの材料も個別には絶縁体ですが、接触界面では準二次元電子ガスの非常に薄い層が形成され、電子が界面に沿って移動できるようになります。研究者らは、横ゲートを通じてこの導電チャネルを制御し、ナノワイヤ構造を作成した。実験デバイスの導電チャネルの幅は約100ナノメートル、チャネルとゲート間の距離は約400ナノメートルでした。
配線や電圧の条件が異なると、同じデバイスがトランジスタ、メモリスタ、またはメモリコンデンサとして動作する可能性があります。 Transistors regulate electrical current;メモリスタは抵抗の変化を通じて電気信号の履歴を保持します。 memcapacitor を使用すると、以前の入力に応じて容量の状態を変更できます。このような「記憶」効果により、回路は一連の連続パルスに対して異なる応答をすることができ、研究チームはそれに応じて予備プール計算回路を構築しました。
研究者らは、5×4 ピクセルの白黒画像を使用して 0 から 9 までの数字認識を実証し、画像の各ラインをパルス入力に変換し、デバイスの出力を使用してさまざまな状態特徴を形成し、その後の分類層で数字を判断しました。テストでは、デバイスの予備プール配列を使用し、出力層をトレーニングしました。これは特定のタスクのハードウェア デモンストレーションであり、単一のコンポーネントが一般的な人工知能機能を備えていることを意味するものではありません。この論文では、AND および OR ロジックを実行し、演算結果を回路内に保存できる、トランジスタとメモリスタで構成される回路も実証しています。
デジタル認識回路の特定のテスト条件下で、研究チームは各入力パルスが約 2.71 ナノジュールを消費することを測定しました。トランジスタとメモリスタで構成される制御予備回路を使用すると、同様の動作条件下で約 16.57 ナノジュールを消費します。この結果は論文でテストされた回路構成を反映しており、完全な AI システムや実際の製品のエネルギー消費量と直接的に一致させることはできません。
研究者らは、このような再構成可能なデバイスは、将来、従来のコンピューティングにおけるプロセッサとメモリの間でデータをやり取りする必要性を減らすのに役立つ可能性があると考えています。また、ウェアラブル デバイスで心拍数、血圧、体温、血糖値などの生理学的信号を局所的に処理するために使用することもできます。ただし、現在の結果はまだ実験室の材料と回路のプロトタイプです。大規模製造、安定性、既存のチッププロセスとの統合、さらに実際のアプリケーションにおけるエネルギー消費とパフォーマンスについては、さらに検証する必要があります。
コメント