Создали высокотехнологичный транзистор, хранящий 3 024 состояния одновременно

Ученые на протяжении многих лет стремятся создать электронные системы, имитирующие работу человеческого мозга. Это привело к разработке так называемой нейроморфной электроники — аппаратуры, функционирующей по подобию нейронов и синапсов. Ожидается, что такие устройства позволят запускать модели искусственного интеллекта с большей скоростью и меньшими энергозатратами по сравнению с традиционными микросхемами. Ключевой задачей в этой области является создание запоминающих элементов, способных оперировать не только бинарными значениями (0 и 1), но и множеством стабильных промежуточных состояний, подобно тому, как синапсы регулируют силу связи между нейронами.

Сегнетоэлектрики считаются перспективным материалом для такой памяти. Эти вещества имеют собственную электрическую поляризацию, которая сохраняется даже при отсутствии внешнего питания, что позволяет создавать на их основе энергонезависимую память и транзисторы. Исследователи из Нанкинского университета аэронавтики и астронавтики разработали новый тип сегнетоэлектрического транзистора, описанный в журнале Nature Electronics. Особенность этого устройства заключается в том, что его атомно-тонкие слои материалов способны незначительно смещаться друг относительно друга. Эта особенность позволяет не только переключаться между двумя состояниями, но и осуществлять тонкую многоуровневую настройку, что критически важно для нейроморфных вычислений.

Перспективы применения серий импульсов постоянного напряжения в калибровке транзисторов представляются весьма широкими. Помимо уже продемонстрированного эффекта перераспределения носителей заряда, данный подход может быть использован для тонкой настройки других фундаментальных характеристик устройства, таких как скорость переключения, пороговое напряжение и уровень шумов. Изучение зависимости формирования стабильных состояний от параметров и последовательности импульсов откроет путь к созданию транзисторов с предсказуемой и воспроизводимой функциональностью, что является критически важным для их интеграции в сложные вычислительные системы.

Возможность целенаправленного формирования муарового потенциала путем контроля относительного смещения кристаллических решеток соседних слоев открывает новые горизонты в проектировании материалов для наноэлектроники. Варьируя толщину и тип двумерных материалов, а также угол их взаимного поворота, инженеры смогут создавать структуры с заранее заданными электростатическими и электронными свойствами. Это позволит не только оптимизировать работу существующего типа транзисторов, но и разработать совершенно новые функциональные элементы, использующие уникальные свойства муаровых узоров.

Результаты, полученные при использовании транзистора в алгоритме распознавания изображений, обнадеживают. 93% точности — это уже значительное достижение, но потенциал масштабирования технологии позволяет прогнозировать дальнейшее улучшение этого показателя. Комбинируя множество таких транзисторов, возможно построение сложных нейронных сетей, имитирующих структуру и функции человеческого мозга. Способность сохранять информацию в течение длительного времени (более 100 000 секунд) и функционировать при различных температурах делает эти устройства идеальными кандидатами для создания энергоэффективных и устойчивых к внешним воздействиям нейроморфных систем.

Помимо нейроморфных вычислений, данная технология может найти применение в области квантовых вычислений. Уникальная способность транзистора удерживать множество стабильных состояний поляризации предполагает возможность использования его в качестве кубита или элемента кубитной системы. Особый интерес представляет возможность управления этими состояниями с высокой точностью, что является неотъемлемым требованием для реализации алгоритмов квантовых вычислений. Дальнейшие исследования в этом направлении могут привести к созданию совершенно новых архитектур для квантовых компьютеров.

Переход от лабораторных образцов к производству на уровне пластин является логичным следующим шагом, который позволит оценить экономическую целесообразность технологии и масштабировать ее производство. Если команде разработчиков удастся решить задачи, связанные с увеличением скорости реакции и дальнейшим расширением диапазона достижимых состояний, то представленный транзистор имеет все шансы стать революционным компонентом для развития как современной электроники, так и новых направлений в области искусственного интеллекта и вычислительных технологий.