SI Simula la sinapsi del cervello umano utilizzando un componente del computer
 

Un nuovo componente informatico . Una memoria elettrochimica con accesso casuale (ECRAM) è il nuovo componente. E’ sviluppato dai ricercatori del KTH Royal Institute of Technology e della Stanford University la caratteristica è che  imita il cervello umano agendo come una cellula sinaptica

L’ascesa dei computer neuromorfici
I componenti della memoria ECRAM sono stati realizzati con carburo di titanio 2D e hanno dimostrato un’impressionante capacità di integrare la classica tecnologia a transistor. Stanno consentendo la commercializzazione di potenti computer modellati sulla rete neurale del cervello. Questi computer neuromorfici hanno il potenziale per essere molto più efficienti dal punto di vista energetico rispetto ai computer di oggi. 

L’ECRAM ha un’architettura molto diversa dall’informatica classica e agisce come una cellula sinaptica in una rete artificiale. 

Max Hamedi è un Professore Associato KTH dichiara. 

“Invece dei transistor accesi o spenti e della necessità che le informazioni vengano trasportate avanti e indietro tra il processore e la memoria, questi nuovi computer si basano su componenti che possono avere più stati ed eseguire calcoli in memoria”, afferma Hamedi .

Il team di scienziati di KTH e Stanford ha lavorato per testare materiali più efficienti per la costruzione di un ECRAM. Per rendere questi chip commercialmente validi, richiedono materiali in grado di superare la lenta cinetica degli ossidi metallici, nonché la temperatura instabile della plastica. 

Materiale MXene
I ricercatori hanno fabbricato un materiale lo MXene, che è un composto 2D con uno spessore di soli pochi atomi ed è costituito da carburo di titanio. MXene combina l’elevata velocità della chimica organica e la compatibilità di integrazione dei materiali inorganici.

Gli ECRAM MXene combinano le metriche di velocità, rumore di scrittura, linearità, energia di commutazione e resistenza necessarie per l’accelerazione parallela delle reti neurali artificiali (ANN).

Il professor Alberto Salleo della Stanford University è coautore della ricerca .

“Gli MXene sono un’interessante famiglia di materiali per questa particolare applicazione in quanto combinano la stabilità della temperatura necessaria per l’integrazione con l’elettronica convenzionale con la disponibilità di un ampio spazio di composizione per ottimizzare le prestazioni”, afferma Salleo.

Secondo Hamedi, ci sono ancora molte barriere che devono essere superate se i consumatori potranno acquistare i propri computer neuromorfici. Tuttavia, gli ECRAM 2D rappresentano un importante passo avanti nell’area dei materiali neuromorfici. Potrebbero abilitare un’intelligenza artificiale in grado di adattarsi a input e sfumature confuse, in modo simile al cervello umano. Allo stesso tempo, richiederebbe un consumo di energia molto inferiore. 

Di ihal

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