Исследователи из Кембриджского университета представили новое устройство на основе мемристоров, которое имитирует принципы работы человеческого мозга. Это устройство, содержащее модифицированный оксид гафния с добавлением стронция и титана, нацелено на снижение потребления энергии в рамках искусственного интеллекта.
Традиционные чипы ИИ требуют большого количества энергии из-за постоянного обмена данными между процессором и памятью. Созданный мемристор, в отличие от них, реализует концепцию вычислений в памяти, совмещая функции хранения и обработки информации аналогично работе нейронов в мозге.
Классический мемристор формирует проводящие нити, однако учёные Кембриджа обнаружили, что такая структура не всегда надёжна. В результате они разработали мемристор, использующий транзисторы для обработки данных вместо непредсказуемых проводящих нитей. Это обеспечило большую стабильность и эффективность работы этих устройств.
Мемристоры, созданные учеными, функционируют на основе асимметричных p-n-гетеропереходов, что даёт им возможность создавать множество уровней проводимости и гарантирует высокую повторяемость характеристик. Эти свойства позволяют говорить о схожести мемристоров с синapses в мозге, которые действуют аналогично и обеспечивают адаптивное обучение.
Новое решение устраняет основные недостатки существующих мемристоров, такие как случайные колебания и необходимость в высоком напряжении. Оно также снижает энергозатраты при адаптивном обучении. По прогнозам, внедрение таких технологий может сократить потребление энергии ИИ-платформ до 70% — что критически важно в свете растущих энергозатрат современных ИИ-моделей.