Pesquisadores da Universidade de Cambridge desenvolveram um novo tipo de memristor de óxido de háfnio, destacando-se por operar com correntes de chaveamento um milhão de vezes menores que os dispositivos convencionais. Esta inovação promete revolucionar a eficiência energética da Inteligência Artificial.
Memristores são dispositivos de dois terminais que armazenam e processam dados no mesmo local físico, eliminando o consumo energético da movimentação de dados entre memória e processador. Sistemas neuromórficos baseados em memristores podem reduzir o consumo de energia computacional em mais de 70%.
A maioria dos memristores atuais de HfO2 depende de chaveamento resistivo filamentar, que gera comportamento estocástico e baixa uniformidade, comprometendo a precisão computacional.
Dr. Bakhit destaca que, ao contrário dos dispositivos filamentares, os novos memristores exibem uma uniformidade excepcional de ciclo para ciclo e de dispositivo para dispositivo, devido ao chaveamento na interface.
A energia de atualização sináptica varia de 2,5 picojoules a cerca de 45 femtojoules. Os dispositivos replicaram a plasticidade dependente do tempo de pico e mantiveram a operação sináptica estável por aproximadamente 40.000 picos eletrônicos.
O processo de deposição atual exige temperaturas de 700°C, acima dos limites de fabricação CMOS. A equipe está trabalhando para reduzir essa temperatura e garantir compatibilidade com processos industriais padrão.
Todos os materiais são compatíveis com CMOS, e um pedido de patente foi depositado através da Cambridge Enterprise.