Une nouvelle génération de puces informatiques inspirées du réseau neuronal du cerveau pourrait être en production d'ici la fin de cette décennie grâce à un matériau nouvellement développé. Il s'agit du premier transistor électrochimique à 3 bornes en matériaux 2D.
Des scientifiques du KTH Royal Institute of Technology de Stockholm et de l'Université de Stanford ont découvert que les composants de mémoire fabriqués à partir d'un composé de carbure de titane appelé MXene ont "un excellent potentiel pour compléter la technologie classique des transistors". La mémoire vive électrochimique, ou ECRAM, se comporte comme une cellule synaptique dans un réseau artificiel, fournissant un stockage universel pour le stockage et le traitement des données. "Ces nouveaux ordinateurs s'appuieront sur des composants qui peuvent avoir plusieurs états et effectuer des calculs en mémoire", a déclaré Max Hamedi, professeur associé et auteur principal du KTH, dans un communiqué.
Les résultats, publiés dans la revue Advanced Functional Materials, suggèrent que MXene pourrait jouer un rôle fondamental dans le développement d'ordinateurs neuromorphiques qui fonctionnent plus près du cerveau humain et sont des milliers de fois plus économes en énergie que les ordinateurs traditionnels d'aujourd'hui.
Dans une déclaration à TechRadar Pro, Max Hamedi a confirmé que la technologie « utilise les mêmes procédés que les wafers CMOS, intégrant des couches de matériau 2D sur du silicium. Nous constatons des vitesses d'écriture 1000 fois plus rapides que n'importe quelle autre ECRAM qui a été démontrée. Cela signifie que si nous mettons à l'échelle les ECRAM 2D à l'échelle nanométrique, elles peuvent être aussi rapides que les transistors des ordinateurs modernes (sub-nanoseconde), ce qui signifie qu'elles peuvent être intégrées dans nos ordinateurs modernes à l'aide de la technologie CMOS (en raison de la compatibilité des matériaux métalliques de 2D transistors avec technologie CMOS fab).
"Nous serons en mesure de fabriquer des unités informatiques à usage spécial (disons dans 5 à 10 ans) où la mémoire et les transistors sont fusionnés, ce qui les rendra au moins 1000 1 fois plus économes en énergie que les meilleurs ordinateurs que nous avons aujourd'hui pour l'intelligence artificielle et les problèmes de modélisation (certains calculs montrent même une efficacité énergétique de XNUMX million de fois pour certains algorithmes).
On peut probablement s'attendre à ce que le premier produit commercial apparaisse avant la fin de la décennie, car la stratégie de mise sur le marché nécessite au moins cinq ans de tests.
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