MIPT-Wissenschaftler bringen die Entwicklung neuromorpher Prozessoren voran

Wissenschaftler des Moskauer Instituts für Physik und Technologie (MIPT) haben ein neues Design für einen Memristor entwickelt, eines der Schlüsselelemente zukünftiger neuromorpher Prozessoren. Laut ixbt.com ahmt diese elektronische Komponente nicht nur erfolgreich die Arbeit biologischer Synapsen nach, sondern ist auch in der Lage, aufgezeichnete Daten deutlich länger zu speichern. Dies berichtet Ixbt.com .

Es ist bekannt, dass Memristoren Elemente sind, die ihren Widerstand in Abhängigkeit von früheren elektrischen Einflüssen ändern können. Dadurch können sie gleichzeitig Berechnungen durchführen und Daten speichern. Dies macht sie zu einer vielversprechenden Richtung für Architekturen, die auf den Prinzipien des menschlichen Gehirns basieren.

Technologische Hürden und ihre Lösung

Bei ähnlichen Geräten bestand jedoch ein wichtiges Problem: Forscher mussten immer einen Kompromiss zwischen Lesegeschwindigkeit und Datenspeicherdauer eingehen. Obwohl frühere Entwicklungen des MIPT das synaptische Verhalten nachahmen konnten, blieb der aufgezeichnete Zustand nur wenige Sekunden lang erhalten.

Die Wissenschaftler erklären, dass diese Einschränkung durch Defekte an der Grenzfläche zwischen Memristor und Halbleiter verursacht wurde. Die dort entstehenden elektrischen Felder zwangen das Material in seinen Ausgangszustand zurück, wodurch das Gerät die aufgezeichneten Daten 'vergaß'.

Zwei Modi und verbesserte Leistung

Im neuen Design ersetzten die Forscher Metallelektroden durch Halbleiterelektroden und wählten die optimale Dicke für einen Film auf Basis von Hafnium und Zirkonium. Dadurch konnte der Memristor in zwei bedingte Modi geschaltet werden: einen 'Lern-' und einen 'Archivierungsmodus'.

Im ersten Modus ahmt das Gerät den Lernprozess einer Synapse nach und ändert seinen Zustand schnell, während es im zweiten Modus die erfassten Daten über einen langen Zeitraum speichern kann. Die Datenspeicherdauer konnte von wenigen Sekunden auf fast 12 Tage erhöht werden.

Zudem hat sich die Lebensdauer der Schreibzyklen des Geräts um etwa das 20-fache erhöht. Die Entwickler glauben, dass solche Memristoren die Grundlage für effizientere neuromorphe Prozessoren für AI-Systeme bilden könnten.

In solchen Systemen werden Datenspeicherung und Rechenprozesse direkt in denselben Elementen durchgeführt. Dies ermöglicht wiederum eine Senkung des Energieverbrauchs und eine Erhöhung der Datenverarbeitungsgeschwindigkeit.

In Zukunft wird erwartet, dass diese Architektur Rechensysteme den Funktionsprinzipien des menschlichen Gehirns noch näher bringt, da in einem lebenden Organismus die Verarbeitung und Speicherung von Daten innerhalb eines einzigen neuronalen Netzwerks erfolgt.