Naukowcy wykorzystali azotek skandu (ScN), materiał półprzewodnikowy o najwyższej stabilności i kompatybilności z komplementarnymi tlenek-metal-półprzewodnik (CMOS), aby opracować przetwarzanie przypominające mózg. Ten wynalazek może zapewnić nowy materiał do stabilnych, kompatybilnych z CMOS optoelektronicznych funkcji synaptycznych przy stosunkowo niższych kosztach energii, a zatem ma potencjał do przełożenia na produkt przemysłowy.

Tradycyjne komputery mają fizycznie oddzieloną pamięć i jednostki przetwarzania. W rezultacie przesyłanie danych między tymi jednostkami podczas operacji wymaga ogromnej energii i czasu. Wręcz przeciwnie, ludzki mózg jest nadrzędnym komputerem biologicznym, który jest mniejszy i wydajniejszy ze względu na obecność synapsy (połączenia między dwoma neuronami), która pełni rolę zarówno procesora, jak i jednostki pamięci. W obecnej erze sztucznej inteligencji podejście oparte na przetwarzaniu mózgowym może pomóc sprostać rosnącym wymaganiom obliczeniowym. Rozwój sprzętu neuromorficznego ma na celu naśladowanie synapsy biologicznej, która monitoruje i zapamiętuje sygnał generowany przez bodźce. Naukowcy próbowali stworzyć sztuczne urządzenie synaptyczne, które nie cierpi z powodu opóźnień RC, wykazuje dużą przepustowość, zużywa mało energii, jest stabilne, skalowalne i kompatybilne z CMOS.

Zespół naukowców z Centrum Zaawansowanych Badań Naukowych Jawaharlala Nehru w Bengaluru (JNCASR), autonomicznego instytutu Departamentu Nauki i Technologii rządu Indii, który pracował nad materiałami na bazie azotków, wykorzystał swoje doświadczenie do opracowania sprzętu do obliczeń neuromorficznych . Wykorzystali ScN do opracowania urządzenia naśladującego synapsę, które kontroluje transmisję sygnału, a także zapamiętuje sygnał.

Ta praca Dheemahi Rao i zespołu demonstruje sztuczną synapsę optoelektroniczną z cienkimi warstwami ScN, która może naśladować funkcje synaptyczne, takie jak pamięć krótkotrwała, pamięć długotrwała, przejście z pamięci krótkotrwałej do długotrwałej, uczenie się-zapominanie, selektywność częstotliwości filtrowanie optyczne, wzmacnianie i depresja zależne od częstotliwości, uczenie się Hebba i operacje na bramkach logicznych.

Dodatkowo, przy różnych stężeniach domieszki magnezu (Mg), zarówno operacje pobudzające (wzrost prądu/siły synaptycznej), jak i hamujące (spadek prądu/siły synaptycznej) można osiągnąć w tym samym materiale, co nie jest łatwo możliwe w przypadku innych materiałów. Wzrost rezystywności (ujemne fotoprzewodnictwo) w ScN i spadek rezystywności (dodatnie fotoprzewodnictwo) w ScN domieszkowanym Mg na świecącym świetle wykorzystano odpowiednio jako pobudzającą i hamującą naturę synapsy. Utrzymywanie się fotoprzewodnictwa po wyłączeniu światła działa jak wspomnienie, które trwa od kilku minut do kilku dni, w zależności od charakteru bodźców. Ta praca jest pierwszą demonstracją synapsy optoelektronicznej z półprzewodnikiem azotkowym grupy III kompatybilnym z chipem CMOS.

W porównaniu z istniejącymi materiałami używanymi do demonstracji synapsy optoelektronicznej, ScN jest bardziej stabilny, kompatybilny z CMOS i można go bezproblemowo zintegrować z istniejącą technologią Si. Może działać jako platforma zarówno dla funkcji pobudzających, jak i hamujących. Techniki przetwarzania przemysłowego ScN są podobne do istniejącej infrastruktury produkcji półprzewodników. Reakcja na bodźce optyczne ma również tę zaletę, że umożliwia integrację z obwodami fotonicznymi znanymi z większej szybkości i szerszego pasma niż obwody elektroniczne.

„Nasza praca umożliwia neuromorficzne badania komputerowe ze stabilnym, skalowalnym i kompatybilnym z CMOS półprzewodnikiem azotkowym III, który wykazuje zarówno pobudzające, jak i hamujące funkcje synaptyczne. W przeciwieństwie do poprzednich prac nad synapsą w pełni elektroniczną, nasza praca pokazuje synapsę optoelektroniczną o dużej przepustowości, zmniejszonych opóźnieniach RC i niskim zużyciu energii” – powiedział dr BivasSaha, adiunkt w Centrum Zaawansowanych Badań Naukowych im. Jawaharlala Nehru. Oprócz JNCASR w badaniu, którego wyniki opublikowano niedawno w czasopiśmie naukowym Advanced Electronic Materials, brali również udział badacze z Uniwersytetu w Sydney (dr Magnus Garbrecht i dr Asha IK Pillai).

(z danymi wejściowymi z PIB)