Alkuperäinen ferroelectriciteetti – mitä se on, ja miten se voisi muuttaa tietojenkäsittelyä?

Vähän energiaa kuluttavat transistorit ja kokeellinen laskenta

Nykyaikainen laskenta perustuu pääosin piiteknologialla valmistettuihin transistoreihin. Yksittäinen transistori ei välttämättä kuluta paljon energiaa, mutta miljardit komponentit, tiedonsiirto, muisti ja jäähdytys nostavat järjestelmän kokonaiskulutusta.

Kenttätransistori (FET) ei itsessään ole piitransistorin vaihtoehto, vaan transistoriluokka, jossa sähkökenttä ohjaa virtaa. Laajasti käytetty piipohjainen MOSFET on FET, ja energiankulutus riippuu rakenteesta, materiaalista, jännitteestä ja käyttötavasta.

Penn Staten ja Minnesotan yliopiston tutkijat tarkastelivat orastavaa ferrosähköistä käyttäytymistä strontiumtitanaattinanokalvoja käyttävissä FET-laitteissa.

Orastava ferrosähköisyys kuvaa materiaalia lähellä ferrosähköistä faasimuutosta ilman vakaata pitkän kantaman polaarista järjestystä tavallisissa oloissa. Lyhyen kantaman polaariset ryhmät voivat reagoida herkästi lämpötilaan ja sähkökenttään.

Käyttäytymisestä voi olla hyötyä neuromorfisissa elementeissä, jotka kuvaavat useita tiloja tai synapsin kaltaisia vasteita. Tutkimus on kuitenkin pieni konseptitodistus eikä osoittanut, että järjestelmä tallentaa tietoa kaikkia perinteisiä tietokoneita pienemmällä energialla tai kestää avaruusoloja.

Tutkijat julkaisivat tulokset Nature Communications -lehdessä nimellä ”Orastavaa ferrosähköisyyttä hyödyntävät monitoimiset kaksiulotteiset FET-laitteet itsenäisissä SrTiO₃-nanokalvoissa huonelämpötilaa alempana”¹.

Mitä orastava ferrosähköisyys on?

Ferrosähköisyys on joidenkin materiaalien ominaisuus: niillä on spontaani sähköinen polarisaatio, jonka suunta voidaan kääntää sopivalla ulkoisella sähkökentällä.

Ferrosähköisiä materiaaleja käytetään kondensaattoreissa, antureissa, toimilaitteissa ja FeRAM-tyyppisissä haihtumattomissa muisteissa. Tämä ei tarkoita, että jokainen ferrosähköinen kondensaattori olisi aina dielektristä vaihtoehtoa pienempi tai tehokkaampi.

Orastavassa ferrosähköisessä materiaalissa ei ole vakaata pitkän kantaman ferrosähköistä järjestystä huonelämpötilassa, mutta lyhyen kantaman polaariset vaihtelut tai ryhmät voivat reagoida kenttään ja lämpötilaan. Ilmiö ei ole vain varauksen säilymistä tietyissä oloissa.

”Orastava ferrosähköisyys tarkoittaa, ettei huonelämpötilassa ole vakaata ferrosähköistä järjestystä. Sen sijaan materiaalissa on pieniä, hajanaisia polaaristen domeenien ryhmiä ja perinteisiä ferrosähköisiä materiaaleja joustavampi rakenne.”

Dipanjan Sen – Doctoral candidate in engineering science and mechanics

Käyttäytymistä on pidetty joissakin muistisovelluksissa rajoitteena, koska epävakaa polarisaatio voi lyhentää säilytysaikaa. Siitä voi kuitenkin olla hyötyä laitteissa, jotka käyttävät asteittaisia epälineaarisia vasteita pitkäkestoisen binääritallennuksen sijaan.

Tutkijat havaitsivat, että strontiumtitanaattikalvot käyttäytyivät erittäin matalissa lämpötiloissa tavallisten ferrosähköisten materiaalien tavoin, kun taas huonelämpötilan vaste oli epäjärjestyneempi ja lyhyen kantaman relaxor-tyyppinen.

Alkuperäisen ferroelectriciteetin hyödyntäminen

Joustava vaste voi olla ongelma perinteiselle binäärimuistille, mutta se voi tarjota säädettäviä tiloja neuromorfisiin komponentteihin.

”Kryogeenisissä oloissa materiaali osoitti perinteisen ferrosähköisen kaltaista käyttäytymistä, joka voi sopia muistisovelluksiin. Huonelämpötilassa vaste oli relaxor-tyyppinen, siis epäjärjestyneempi ja lyhyen kantaman.”

Saptarshi Das – Professor of Engineering at Penn State.

Orastavaa ferrosähköisyyttä hyödyntävien laitteiden vasteita voidaan käyttää elementeissä, jotka jäljittelevät joitakin neuronien tai synapsien toimintoja, mutta ne eivät jäljittele kokonaista biologista neuronia.

Neuromorfinen laskenta käyttää neuroverkoista innoituksensa saavaa tapahtumapohjaista käsittelyä ja hajautettuja tiloja. Jotkin arkkitehtuurit voivat vähentää tiedonsiirtoa ja energiaa tietyissä tehtävissä, mutta vertailu perinteiseen laskentaan riippuu tehtävästä, tarkkuudesta, laitteistosta ja koulutuksesta.

Mahdollisuuden tutkimiseksi ryhmä rakensi FET-laitteita, joissa kaksiulotteinen puolijohdekanava yhdistettiin orastavaa ferrosähköisyyttä osoittaviin nanokalvoihin.

Alkuperäiset ferroelectric FET:t

Strontiittititaani

Minnesotan yliopiston tutkijat valmistivat itsenäisiä strontiumtitanaatti(STO)-nanokalvoja ja yhdistivät ne kaksiulotteiseen puolijohteeseen molybdeenidisulfidiin FET-laitteiden muodostamiseksi.

Lähde: Nature Communication

Strontiumtitanaatti on kvanttiparaelektrinen perovskiittimateriaali. Puhdas massamateriaali ei tavallisesti osoita pitkän kantaman ferrosähköistä järjestystä ympäristöoloissa, vaikka se polarisoituu voimakkaasti.

Strontiumtitanaatti voi osoittaa ferrosähköisen kaltaista käyttäytymistä matalassa lämpötilassa tai venymän, vikojen, koon ja rajapintojen vaikutuksesta. ”Perovskiitti” tarkoittaa tässä kiderakenneperhettä, ei yhtä tiettyä aurinkokennotyyppiä.

”Olimme yllättyneitä siitä, että nämä tunnetut perovskiittimateriaalit voivat osoittaa epätavallisia ferrosähköisiä ominaisuuksia laitetasolla.

Emme odottaneet tätä, mutta laitteiden valmistuksen alettua havaitsimme käyttäytymistä, joka voi avata uusia suuntia kehittyneelle elektroniikalle.”

Perovskiittimateriaalit kuuluvat laajaan rakenneperheeseen, ja joitakin yhdisteitä käytetään tai tutkitaan aurinkokennoissa. Muut koostumukset voivat olla hyödyllisiä fotonisessa laskennassa, mutta ominaisuudet vaihtelevat voimakkaasti koostumuksen mukaan.

FET:t

Tutkijat rakensivat strontiumtitanaattikalvoista kolme keinotekoista neuronia ja luokittelivat yksinkertaisia kuvioita 3×3 pikselin ruudukossa. Kyse oli rajatusta konseptitodistuksesta, ei käytännöllisestä näköjärjestelmästä.

Lähde: Nature Communication

Laitteet luokittelivat kuvat eri ryhmiin. Menetelmää voidaan tulevaisuudessa käyttää kuva- tai hahmontunnistukseen. Se toimi huonelämpötilassa, mutta tutkimus ei antanut täydellistä koko järjestelmän energiavertailua.

Mayukh Das – Doctoral candidate in engineering science and mechanics

Orastavaa ferrosähköisyyttä käyttävät FET-pohjaiset keinotekoiset neuronit voivat edistää vähän energiaa kuluttavaa neuromorfista laitteistoa. Kustannuksia ja tehokkuutta ei kuitenkaan ole osoitettu tuotantomittakaavassa.

Työtä voidaan verrata muihin kehittyneen laskennan ja viestinnän FET-suuntiin, kuten ferrosähköiseen suuren elektroniliikkuvuuden transistoriin (FeHEMT). Rakenteet ja kypsyysasteet ovat erilaisia.

Tulevaisuuden sovellukset

Laite on edelleen laboratoriokoe, jossa tutkitaan orastavan ferrosähköisyyden uutta käyttöä. Kestävyys, laitteiden välinen vaihtelu, tilan säilytys, syklikesto, integrointi ja skaalautuvuus on osoitettava.

Tekoäly on mahdollinen sovellus, koska tiedonsiirto muistin ja laskennan välillä kuluttaa paljon energiaa. Suuret kielimallit eivät kuitenkaan ole vain ”valtavia muisteja”, eikä koe osoittanut datakeskusten kokonaisenergian pienenevän.

Neuroverkkoarkkitehtuurin ja ohjelmiston parannukset, kuten DeepSeekiin liittyvät menetelmät, tehokkaammat datakeskukset, sirut ja muistit voivat auttaa. Uusi laitteisto voi myös vaikuttaa, mutta yhden teknologian ei ole osoitettu olevan välttämätön tai riittävä energiankulutuksen kasvun pysäyttämiseksi.

”Materiaalien kehittäminen ja niiden integrointi puhelimien ja kannettavien kaltaisiin arkisiin laitteisiin vie aikaa, ja tutkittavaa on vielä paljon.

Tutkimme myös muita materiaaleja, kuten bariumtitanaattia, niiden potentiaalin selvittämiseksi. Sekä materiaaleissa että laitesovelluksissa on paljon tutkimusmahdollisuuksia.”

Dipanjan Sen – Doctoral candidate in engineering science and mechanics

Neuromorfista laskentaa tutkivat yritykset

1. Intel

Intel (INTC ) on suuri puolijohdeyritys, joka on kehittänyt prosessoreita, tietokonealustoja ja valmistustekniikkaa. Se menetti edistyneen valmistusmäärän johtoaseman TSMC:n kaltaisille foundry-toimijoille ja pyrkii rakentamaan valmistustaan uudelleen; onnistuminen ei ole varmaa.

Intel tutkii neuromorfista laskentaa ja tarjoaa Loihi 2:ta tutkimusalustana. Tämä ei yksin osoita laajaa kaupallista markkinajohtajuutta.

Lähde: Intel

Intel perusti Intel Neuromorphic Research Communityn, johon kuuluu Penn State, joka osallistui myös tuoreeseen vanadiinidioksiditutkimukseen, ja monia muita ryhmiä. Jäsenet ja määrä muuttuvat ajan myötä.

Lähde: Intel

Intel tutkii myös biologisten aistien innoittamaa laskentaa. Aihetta käsitellään artikkelissa ”Biomimeettiset hajusirut: Ovatko tekoäly ja elektroniset nenät uusi kaivoksen kanarialintu?”.

Intel Labs tutkii muun muassa tekoälyä, kvantti- ja neuromorfista laskentaa. Tutkimustoiminta ei itsessään takaa kaupallista etumatkaa tai sijoitustuottoa.

Intelin kvanttityötä käsitellään artikkeleissa ”Kvanttilaskennan nykytila” ja syyskuun 2024 raportissa ”Viikon osake: Intel (INTC)”.

2. IBM

International Business Machines (IBM) (IBM ), tietojenkäsittelyn historiallinen pioneeri, tutkii myös neuromorfista teknologiaa. Tutkimusohjelmat eivät välttämättä ole nykyisiä kaupallisia tuotteita.

IBM kehitti DARPA:n tuella SyNAPSEn, skaalautuvan ja energiatehokkaan neurosynaptisen laskennan. Se oli tutkimusprojekti joidenkin aivotoimintojen jäljittelemiseksi, ei tae nykyaikaisesta kaupallisesta alustasta.

IBM kehitti kvanttiprosessorit Eagle (127 kubittia), Osprey (433) ja Condor (1 121 suprajohtavaa kubittia). Kubittien määrä ei yksin ratkaise laatua; virheet, yhteydet, koherenssiaika ja virheenkorjaus ovat ratkaisevia.

Lähde: All About Circuits

Intel ja IBM investoivat uusiin laskentamuotoihin, kuten kvantti- ja neuromorfiseen teknologiaan. Ne voivat hyötyä materiaalien paremmasta ymmärtämisestä, mutta tutkimuksesta tuotteeksi ja kannattavuudeksi eteneminen voi kestää vuosia ja epäonnistua.

Viitteet:

^{1. Sen, D., Ravichandran, H., Das, M. et al. Orastavaa ferrosähköisyyttä hyödyntävät monitoimiset kaksiulotteiset FET-laitteet itsenäisissä SrTiO₃-nanokalvoissa huonelämpötilaa alempana. Nat Commun 15, 10739 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-54231-z}