Computer-Komponente imitiert menschliche Hirnsynapsen

Eine neue Computer-Komponente, die von Forschern am KTH Royal Institute of Technology und der Stanford University entwickelt wurde, imitiert das menschliche Gehirn, indem sie wie eine synaptische Zelle agiert. Die neue Komponente wird als elektrochemisches Random-Access-Memory (ECRAM) bezeichnet.

Aufstieg der Neuromorphen Computer

Die ECRAM-Speicher-Komponenten wurden mit 2D-Titan-Carbiden hergestellt und zeigten eine beeindruckende Fähigkeit, die klassische Transistortechnologie zu ergänzen. Sie ermöglichen die Kommerzialisierung leistungsstarker Computer, die dem Gehirns Neural-Netzwerk nachempfunden sind. Diese neuromorphen Computer haben das Potenzial, wesentlich energieeffizienter zu sein als die heutigen Computer.

Der ECRAM hat eine Architektur, die dramatisch von der klassischen Computertechnologie abweicht, und agiert als synaptische Zelle in einem künstlichen Netzwerk.

Max Hamedi ist ein Associate Professor am KTH.

“Anstatt Transistoren, die entweder ein- oder ausgeschaltet sind und die Notwendigkeit haben, Informationen zwischen Prozessor und Speicher hin- und herzutragen – diese neuen Computer verlassen sich auf Komponenten, die mehrere Zustände haben können und In-Memory-Berechnungen durchführen können”, sagt Hamedi.

Das Team der Wissenschaftler am KTH und Stanford hat daran gearbeitet, effizientere Materialien für den Bau eines ECRAM zu testen. Um diese Chips kommerziell verwertbar zu machen, benötigen sie Materialien, die die langsamen Kinetiken von Metalloxiden und die instabile Temperatur von Kunststoffen überwinden können.

MXene-Material

Die Forscher haben ein Material hergestellt, das als MXene bekannt ist, ein 2D-Verbindung, das nur wenige Atome dick ist und aus Titan-Carbid besteht. MXene kombiniert die hohe Geschwindigkeit der organischen Chemie und die Integrationskompatibilität von anorganischen Materialien.

MXene-ECRAMs kombinieren die Geschwindigkeit, Schreibgeräusche, Linearität, Schaltenergie und Haltbarkeitsmerkmale, die für die parallele Beschleunigung von künstlichen neuronalen Netzen (ANNs) erforderlich sind.

Professor Alberto Salleo von der Stanford University ist Co-Autor der Forschung.

“MXene ist eine aufregende Materialfamilie für diese spezielle Anwendung, da sie die Temperaturstabilität benötigt, um mit herkömmlichen Elektronik integriert zu werden, und einen großen Zusammensetzungsbereich bietet, um die Leistung zu optimieren”, sagt Salleo.

Laut Hamedi gibt es noch viele Barrieren, die überwunden werden müssen, wenn Verbraucher ihre eigenen neuromorphen Computer kaufen sollen. Allerdings sind die 2D-ECRAMs ein wichtiger Durchbruch im Bereich der neuromorphen Materialien. Sie könnten künstliche Intelligenz ermöglichen, die in der Lage ist, sich an verwirrende Eingaben und Nuancen anzupassen, ähnlich wie das menschliche Gehirn. Gleichzeitig würde sie wesentlich weniger Energie verbrauchen.