Zusammenfassung:
Ein Forschungsteam der Universität Würzburg in Deutschland hat ein elektronisches Oxidschnittstellengerät entwickelt, das je nach Schaltungsverbindungsmethode zwischen drei Modi wechseln kann: Transistor, Memristor und Memkondensator. Die in Nature Communications veröffentlichte Forschung zeigt die Möglichkeit, Computer, Speicher und Signalverarbeitung in derselben Materialplattform zu integrieren und so neue experimentelle Lösungen für vom Gehirn inspirierte Computerhardware bereitzustellen.
Das Gerät besteht aus Lanthan-Aluminiumoxid (LaAlO₃) und Strontiumtitanat (SrTiO₃). Beide Materialien sind einzeln Isolatoren, aber die Kontaktgrenzfläche kann eine extrem dünne Schicht aus quasi-zweidimensionalem Elektronengas bilden, die es den Elektronen ermöglicht, sich entlang der Grenzfläche zu bewegen. Die Forscher kontrollierten diesen leitenden Kanal durch seitliche Tore, um eine Nanodrahtstruktur zu erzeugen; Der leitende Kanal des Versuchsgeräts war etwa 100 Nanometer breit und der Abstand zwischen dem Kanal und dem Gate betrug etwa 400 Nanometer.
Unter unterschiedlichen Verdrahtungs- und Spannungsbedingungen kann sich dasselbe Gerät wie ein Transistor, Memristor oder Memkondensator verhalten. Transistoren regulieren den elektrischen Strom; Memristoren behalten den elektrischen Signalverlauf durch Widerstandsänderungen bei; und Speicherkondensatoren ermöglichen die Änderung von Kapazitätszuständen als Reaktion auf vorherige Eingaben. Ein solcher „Memory“-Effekt ermöglicht es der Schaltung, unterschiedlich auf die Folge aufeinanderfolgender Impulse zu reagieren, und das Forschungsteam baute entsprechend eine Reservepool-Berechnungsschaltung auf.
Die Forscher verwendeten ein 5×4 Pixel großes Schwarzweißbild, um die Zahlenerkennung von 0 bis 9 zu demonstrieren, wandelten jede Zeile des Bildes in Impulseingaben um und nutzten dann die Geräteausgabe, um verschiedene Zustandsmerkmale zu bilden, und die nachfolgende Klassifizierungsschicht beurteilte die Zahl. Der Test verwendete ein Reserve-Pool-Array von Geräten und trainierte die Ausgabeschicht; Dies ist eine Hardware-Demonstration einer bestimmten Aufgabe und bedeutet nicht, dass eine einzelne Komponente über allgemeine Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz verfügt. Der Artikel demonstriert auch eine Schaltung aus Transistoren und Memristoren, die UND- und ODER-Logik ausführen und die Ergebnisse der Operation innerhalb der Schaltung speichern kann.
Unter bestimmten Testbedingungen der digitalen Erkennungsschaltung hat das Forschungsteam gemessen, dass jeder Eingangsimpuls etwa 2,71 Nanojoule verbraucht; Unter Verwendung einer Regelreserveschaltung aus Transistoren und Memristoren verbraucht es unter ähnlichen Arbeitsbedingungen etwa 16,57 Nanojoule. Dieses Ergebnis spiegelt die in der Arbeit getestete Schaltungskonfiguration wider und kann nicht direkt mit dem Energieverbrauch eines vollständigen KI-Systems oder eines tatsächlichen Produkts gleichgesetzt werden.
Forscher glauben, dass solche rekonfigurierbaren Geräte in Zukunft dazu beitragen können, die Notwendigkeit zu verringern, Daten zwischen dem Prozessor und dem Speicher bei herkömmlichen Computern hin und her zu übertragen. Sie können auch in tragbaren Geräten verwendet werden, um physiologische Signale wie Herzfrequenz, Blutdruck, Körpertemperatur oder Blutzucker lokal zu verarbeiten. Allerdings handelt es sich bei den aktuellen Ergebnissen noch um Labormaterialien und Schaltungsprototypen; Großserienfertigung, Stabilität, Integration in bestehende Chipprozesse sowie Energieverbrauch und Leistung in realen Anwendungen müssen noch weiter überprüft werden.
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