Двумерные мемристоры на основе графена смогут сократить энергопотребление систем искусственного интеллекта

В обзоре, опубликованном в Nanoenergy Advances, Геннадий Панин из Института проблем технологии микроэлектроники и особочистых материалов РАН, показывает, что эти атомарно тонкие материалы идеально подходят для электрических цепей, имитирующих функции нашего мозга, и смогут снизить энергопотребление систем искусственного интеллекта.

Мемристор — это современный электрический компонент, сопротивление которого зависит от силы тока, прошедшего через него ранее. Поскольку он «запоминает» эту историю даже после прекращения подачи заряда, он может сохранять данные при отключении питания. Таким образом, мемристоры работают по принципу, очень похожему на работу нейронов в нашем мозге и соединяющих их синапсов. Благодаря быстрому отклику и простой двухэлектродной структуре, позволяющей создавать из них плотные массивы, мемристоры все чаще становятся основой современных схем, особенно тех, что предназначены для искусственного интеллекта.

В обзоре предлагается как можно еще больше расширить эти возможности, создав мемристорные схемы из двумерных материалов толщиной всего в несколько атомов.

С момента открытия графена было проведено множество исследований, посвященных изучению того, как можно улучшить его и без того универсальные электрические свойства путем изменения молекулярной структуры его сотовой решетки из атомов углерода.

В частности, эти материалы можно модифицировать таким образом, чтобы они демонстрировали нелинейное поведение, то есть ток, проходящий через них, не увеличивается пропорционально приложенному напряжению. Эта нелинейность необходима для стабильного хранения данных и переключения между различными состояниями сопротивления.

Также  рассматривается широкий спектр двумерных материалов, в том числе оксид графена, диаман (двумерная алмазоподобная фаза углерода) и слоистые халькогениды, которые не содержат углерод, но имеют схожую с графеном структуру.

В этих материалах электрический ток может вызывать частичную перестройку их атомной решетки — переход от плоских, высокопроводящих структур к более искаженным, менее проводящим конфигурациям, что приводит к увеличению сопротивления. В системах на основе графена эти эффекты можно регулировать с помощью контролируемых окислительно-восстановительных реакций: добавление кислородсодержащих групп снижает проводимость материала, а их удаление восстанавливает ее.

Наконец, в обзоре рассматривается, как мемристорные свойства могут проявляться в результате фазовых переходов, вызванных светом в широком диапазоне длин волн. Такое переключение под воздействием света позволяет создавать устройства, которые одновременно воспринимают и хранят информацию, — по аналогии с тем, как живые системы собирают и сохраняют информацию, поступающую от органов чувств.

 

Подчеркивая надежность этих механизмов переключения, российский ученый в конечном счете утверждает, что двумерные материалы, подобные графену, могут помочь удовлетворить стремительно растущие энергетические потребности центров обработки данных с искусственным интеллектом — в настоящее время это одна из самых насущных проблем, связанных с быстрым распространением этой технологии.

Сообщение Двумерные мемристоры на основе графена смогут сократить энергопотребление систем искусственного интеллекта появились сначала на Время электроники.