Исследователи разработали устройство, способное хранить данные с высокой плотностью, производительностью и энергопотреблением. Исследование опубликовано в журнале Science Advances.
Группа исследователей под руководством Кембриджского университета разработала устройство, которое обрабатывает данные аналогично синапсам в человеческом мозгу. Новый дизайн компьютерной памяти позволяет значительно повысить производительность и снизить энергопотребление телекоммуникационных технологий.
Устройства используют технологию, известную как резестивная память (RRAM). Обычные запоминающие устройства способны находиться в двух состояниях: единице или нуле. Однако функционирующее запоминающее устройство с резистивным переключением способно непрерывно принимать целый диапазон различных состояний.
Разработанное устройство основано на оксиде гафния, изоляционном материале, уже используемом в полупроводниковой промышленности, и крошечных самособирающихся барьерах, которые можно поднимать или опускать, чтобы позволить электронам проходить.
На атомарном уровне оксид гафния не имеет структуры, а атомы гафния и кислорода перемешаны случайным образом, что затрудняет его использование для приложений памяти. Но исследователи обнаружили, что при добавлении бария к тонким пленкам оксида гафния в композиционном материале начали формироваться некоторые необычные структуры, перпендикулярные плоскости оксида гафния.
Эти вертикальные богатые барием «мостики» хорошо структурированы и позволяют электронам проходить, в то время как окружающий оксид гафния остается неструктурированным. В месте, где эти перемычки встречаются с контактами устройства, создается энергетический барьер, который могут преодолевать электроны.
Исследователи смогли контролировать высоту этого барьера, который, в свою очередь, изменяет электрическое сопротивление композитного материала. «Это позволяет материалу существовать в нескольких состояниях, в отличие от обычной памяти, которая имеет только два состояния», — отмечают ученые. По их оценкам, плотность хранения информации в таких материалах в 10–100 раз выше, чем в традиционных запоминающих устройствах.
Что действительно интересно в этих материалах, они могут работать как синапс в мозгу. Они могут хранить и обрабатывать информацию в одном и том же месте, как наш мозг, что делает их очень перспективными для быстро развивающихся областей искусственного интеллекта и машинного обучения.
Маркус Хелленбранд, соавтор исследования
По информации https://hightech.fm/2023/06/26/rram-hafnium-oxide
Обозрение "Terra & Comp".
