Las computadoras en el futuro podrían ser más eficientes energéticamente, gracias a una nueva investigación de la Universidad de Binghamton, la Universidad Estatal de Nueva York.
Los dispositivos como los drones dependen de una señal WiFi constante; si el WiFi se detiene, el dron se bloquea. Louis Piper, profesor asociado de física y director de ciencia e ingeniería de materiales en la Universidad de Binghamton, quiere fabricar computadoras con mayor eficiencia energética, por lo quecosas como los drones podrían responder a su entorno sin preocuparse por una señal WiFi que lo vincule a una computadora más grande.
"Podría poner 5G y 6G en todas partes y asumir que tiene una conexión a Internet confiable todo el tiempo, o podría resolver el problema con el procesamiento del hardware, que es lo que estamos haciendo", dijo Piper. "La idea es que nosotrosdesea tener estos chips que puedan hacer todo el funcionamiento en el chip, en lugar de mensajes de ida y vuelta con algún tipo de servidor grande. Debería ser más eficiente de esa manera ".
Los científicos han desarrollado circuitos "neuristor" que se comportan de manera similar a las neuronas biológicas en el cerebro humano, que pueden realizar cálculos complejos utilizando una cantidad increíblemente pequeña de energía. Más recientemente, se creó un componente vital de este circuito neuristor utilizando dióxido de niobio NbO 2 , que replica el comportamiento de conmutación observado en los canales iónicos dentro de las neuronas biológicas.Estos NbO 2 los dispositivos se crean aplicando un voltaje grande a través de un pentóxido de niobio no conductivo Nb 2 O 5 película, causando la formación de NbO conductor 2 filamentos que son responsables del importante comportamiento de conmutación. Desafortunadamente, este proceso de posfabricación de alto voltaje y que consume mucho tiempo hace que sea casi imposible crear los circuitos densos necesarios para procesadores de computadora complejos. Además, estos NbO 2 los dispositivos requieren un condensador complementario adicional para funcionar correctamente dentro del circuito neuristor, lo que los hace más complejos y difíciles de implementar.
"Uno de los principales problemas que tenemos al tratar de hacer estos sistemas es el hecho de que tiene que hacer este paso de electroformado", dijo Piper. "Al igual que con el monstruo de Frankenstein, básicamente impulsa una gran cantidad de electricidad a través del material,y de repente se convierte en un elemento activo. Eso no es muy confiable para un paso de ingeniería con la fabricación. No es así como hacemos las cosas con los transistores de silicio. Nos gusta fabricarlos todos y luego funcionan de inmediato ". En este estudio, los investigadores de Georgia TechNb creado 2 O 5 dispositivos basados en x que reproducen un comportamiento similar del NbO combinado 2 / par de condensadores sin la necesidad del perno de energía adicional. Los investigadores de Binghamton verificaron el mecanismo que se estaba proponiendo. Este hallazgo, dijo Piper, podría conducir a circuitos de neuristores de alta densidad más económicos, eficientes y energéticos de lo que era posible anteriormente, acelerando el camino hacia una informática más eficiente y adaptable.
"Queremos tener materiales que inherentemente tengan algún tipo de operación de conmutación ellos mismos, que luego podemos utilizar en las mismas dimensiones donde estamos llegando al final con silicio. La capacidad de escalar y la capacidad de eliminar algún tipo de alquimiacon respecto a este proceso de electroformado realmente lo hace más acorde con la forma en que hacemos el procesamiento de semiconductores hoy en día; esto lo hace más confiable. Puede construir un neuristor a partir de esto, y debido a que no necesita el electroformado, es más confiable y quépuedes construir una industria ".
Ahora que han verificado los modelos, Piper y su equipo quieren averiguar qué está pasando en el dispositivo real mientras está funcionando.
"El esfuerzo real en Binghamton ha sido tratar de modelar, desde un punto de vista atómico, la naturaleza de estos estados, cómo surgen de la física y la química, y también en lugar de solo mirar los materiales inertes y luego correlacionarloscon el rendimiento del dispositivo, ¿podemos ver cómo evolucionan estos estados a medida que operamos el dispositivo? ", dijo Piper.
Este investigador recibió el apoyo de una subvención del Departamento de Defensa.
El artículo, "Memorias escalables que exhiben rectificación e histéresis para computación neuromórfica", se publicó en Informes científicos .
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Universidad de Binghamton . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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