कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एआई हार्डवेयर की बढ़ती ऊर्जा खपत का उत्तर प्रस्तावित किया है – मल्टीकंपोनेंट पी-टाइप एचएफ (एसआर, टीआई) ओ2 मेमरिस्टर-आधारित न्यूरोमॉर्फिक उपकरणों के लिए पतली फिल्में।
शोधकर्ताओं का कहना है, ‘न्यूरोमोर्फिक कंप्यूटिंग इस पदचिह्न को काफी हद तक कम करने का वादा करती है,’ यहां, हम मल्टीकंपोनेंट पी-टाइप एचएफ (एसआर, टीआई) ओ पेश करते हैं।2 ऊर्जा-कुशल, प्रतिरोधक स्विचिंग-आधारित न्यूरोमॉर्फिक उपकरणों के लिए पतली फिल्में। हम अल्ट्रालो स्विचिंग करंट (≤~10) के साथ इंटरफेशियल मेमरिस्टर्स प्रदर्शित करते हैं-8 ए), असाधारण चक्र-दर-चक्र और डिवाइस-टू-डिवाइस एकरूपता, और अवधारण >105 एस।’
वे >50 (बिना किसी संतृप्ति तक पहुंचे) की मॉड्यूलेशन रेंज के साथ सैकड़ों अल्ट्रालो चालकता स्तरों को प्रकट करते हैं और अप्राप्य शिक्षण नियमों को पुनरुत्पादित रूप से संतुष्ट करते हैं।
यह प्रदर्शन पी-टाइप एचएफ (एसआर, टीआई) ओ के बीच एक स्व-इकट्ठे पीएन हेटरोइंटरफ़ेस को शामिल करने से उत्पन्न होता है।2और n-प्रकार TiOएक्सएनयजिसके परिणामस्वरूप पूरी तरह से समाप्त हो चुकी स्पेस-चार्ज परत असममित रूप से Hf(Sr,Ti)O में विस्तारित हो गई2एक बड़ी अंतर्निहित क्षमता, और रिवर्स बायस के तहत बेहद कम संतृप्ति वर्तमान घनत्व।
शोधकर्ता डॉ. बाबाक बखित कहते हैं, “वर्तमान एआई हार्डवेयर में ऊर्जा की खपत प्रमुख चुनौतियों में से एक है,” इसे संबोधित करने के लिए, आपको बेहद कम धाराओं, उत्कृष्ट स्थिरता, स्विचिंग चक्रों और उपकरणों में उत्कृष्ट एकरूपता और कई अलग-अलग स्थितियों के बीच स्विच करने की क्षमता वाले उपकरणों की आवश्यकता है।
अल्ट्रालो कंडक्टेंस मॉड्यूलेशन को इलेक्ट्रो-आयनिक चार्ज माइग्रेशन के माध्यम से पीएन हेटेरोइंटरफ़ेस की ऊर्जा-अवरोध ऊंचाई को ट्यूनिंग द्वारा नियंत्रित किया जाता है। यह सामग्री-इंजीनियरिंग रणनीति मौजूदा मेमरिस्टर्स में ऊर्जा की खपत और परिवर्तनशीलता को संबोधित करती है, जो ऊर्जा-कुशल न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग सिस्टम की ओर एक मार्ग खोलती है।
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