Ferroelectricitas Awal – Apa Itu, dan Bagaimana Bisa Mengubah Komputasi?

Transistor Energi Rendah

Komputasi sebagian besar dilakukan oleh transistor silikon. Mereka merupakan komponen penting di sebagian besar komputer saat ini, namun mereka juga mengonsumsi banyak energi saat beroperasi.

Jenis transistor lain dari semikonduktor adalah FET: transistor efek medan. Jenis transistor ini menggunakan medan listrik untuk mengontrol arus melalui semikonduktor dan mengonsumsi jauh lebih sedikit daya dibandingkan transistor silikon. Saat ini, transistor efek medan yang paling banyak digunakan adalah MOSFET (metal–oxide–semiconductor field-effect transistor).

Para ilmuwan di Penn State University dan University of Minnesota sedang mengeksplorasi properti FET yang sebelumnya terabaikan: ferroelectricitas awal.

Ferroelectricitas awal adalah karakteristik polarisasi sementara dan tersebar, seolah-olah material memiliki potensi menjadi ferroelectric, namun membutuhkan sedikit dorongan.

Hal ini dapat sangat berguna untuk komputasi neuromorfik, sebuah teknik yang berusaha meniru cara kerja otak alih-alih menggunakan metode komputasi biner tradisional. Metode semacam ini dapat menyimpan data dengan jauh lebih sedikit energi, serta dapat beroperasi dalam kondisi keras seperti luar angkasa.

Para peneliti mempublikasikan hasil mereka di Nature Communication, berjudul “FET 2D Multifungsi yang Memanfaatkan Ferroelectricitas Awal pada Nanomembran SrTiO3 Bebas pada Suhu Sub-ambient”¹.

Apa Itu Ferroelectricitas Awal?

Ferroelectricitas adalah karakteristik beberapa material yang memiliki polarisasi listrik spontan yang dapat dibalik dengan penerapan medan listrik eksternal.

Hal ini biasanya digunakan untuk membuat kapasitor ferroelectric yang lebih kecil secara fisik dibandingkan kapasitor dielektrik. Ini juga merupakan karakteristik fisik yang dipakai untuk membuat memori RAM ferroelectric pada komputer dan kartu RFID.

Ferroelectricitas awal terjadi ketika karakteristik ferroelectric hanya muncul dalam kondisi tertentu: material dapat menahan muatan listrik tetapi memerlukan kondisi khusus untuk menghasilkan muatan listrik.

“Ferroelectricitas awal berarti tidak ada urutan ferroelectric yang stabil pada suhu kamar. Sebaliknya, terdapat klaster kecil yang tersebar dari domain polar. Ini merupakan struktur yang lebih fleksibel dibandingkan material ferroelectric tradisional.”

Dipanjan Sen – Calon Doktor di ilmu teknik dan mekanika

Biasanya, sifat ini dianggap sebagai keterbatasan bagi suatu material, bukan keunggulan, karena dapat menyebabkan retensi memori yang singkat pada transistor ini.

Hal ini berubah ketika tim peneliti menemukan bahwa ferroelectricitas awal menjadi kurang awal dan lebih tradisional pada suhu yang lebih rendah.

Menggunakan Ferroelectricitas Awal

Sifat yang lebih fleksibel dari ferroelectricitas awal akan menjadi masalah bagi metode komputasi tradisional. Namun hal ini dapat diubah menjadi keunggulan.

“Dalam kondisi kriogenik, material ini menunjukkan perilaku mirip ferroelectric tradisional yang cocok untuk aplikasi memori. Namun pada suhu kamar, sifat ini berperilaku berbeda. Ia memiliki sifat relaksor: respons polarisasi jangka pendek yang lebih tidak teratur.”

Saptarshi Das – Profesor Teknik di Penn State.

Ferroelectricitas awal dapat digunakan untuk menciptakan sistem komputasi mirip neuron, yang disebut komputer neuromorfik.

Sistem ini meniru cara otak manusia memproses informasi menggunakan neuron dan menggunakan jauh lebih sedikit energi dibandingkan komputer tradisional. Seperti otak kita, ia menghemat energi dengan hanya menggunakan daya saat diperlukan, seperti menyalakan dan mematikan saklar lampu, alih-alih tetap menyala terus-menerus seperti komputer tradisional.

Untuk memanfaatkan hal ini menjadi aplikasi yang berguna, diperlukan pembuatan FET dengan perilaku ferroelectricitas awal yang ditingkatkan.

FET Ferroelectricitas Awal

Strontium Titanate

Itulah tugas para peneliti dari University of Minnesota, yang mengembangkan FET dengan cara mengendapkan lapisan atom pada substrat untuk membentuk film tipis. Film-film ini, terbuat dari strontium titanate (STO), kemudian digabungkan dengan molybdenum disulfide, sebuah material dua dimensi.

Sumber: Nature Communication

Biasanya, strontium titanate bersifat non-ferroelectric, artinya tidak memiliki medan listrik permanen.

Namun pada suhu yang sangat rendah, ia menunjukkan perilaku mirip ferroelectric. Film tipis strontium titanate juga merupakan material perovskit.

“Kami terkejut melihat bahwa material perovskit yang sudah dikenal ini dapat menunjukkan sifat ferroelectric eksotis pada tingkat perangkat. Itu bukan sesuatu yang kami harapkan, tetapi begitu kami mulai memproduksi perangkat, kami melihat perilaku yang benar-benar dapat mendefinisikan ulang elektronik canggih.”

Material perovskit memiliki struktur kristal khusus, yang digunakan untuk menghasilkan panel surya, namun mungkin juga menjadi kunci dalam pengembangan komputasi fotonik.

FET

Dengan menggunakan film tipis strontium titanate, para peneliti membangun tiga neuron buatan dan menggunakannya untuk melakukan tugas klasifikasi menggunakan kisi gambar tiga-per-tiga piksel, sebagai bukti konsep.

Sumber: Nature Communication

Perangkat dapat mengklasifikasikan setiap gambar ke dalam kategori yang berbeda. Metode pembelajaran ini pada akhirnya dapat digunakan untuk identifikasi dan klasifikasi gambar atau pengenalan pola. Yang penting, ia berfungsi pada suhu kamar, mengurangi biaya energi.

Mayukh Das – Calon Doktor di ilmu teknik dan mekanika

Neuron buatan berbasis FET ini, yang menggunakan ferroelectricitas awal, dapat menciptakan sistem komputasi berbiaya rendah dan efisien yang menggunakan jauh lebih sedikit energi.

Hal ini menambah aplikasi baru lainnya dari FET untuk sistem komputasi canggih, terutama Ferroelectric High Electron Mobility Transistor (FeHEMT) untuk perangkat komunikasi generasi berikutnya.

Aplikasi Masa Depan

Saat ini, ini masih sangat merupakan perangkat eksperimental, yang mengeksplorasi kemungkinan aplikasi baru untuk ferroelectricitas awal.

Kemungkinan besar, ia akan memiliki aplikasi paling penting dalam AI, karena LLM dan sistem AI lainnya memerlukan memori besar untuk menyimpan semua data yang dibutuhkan, yang sangat intensif energi.

Beberapa peningkatan dalam arsitektur jaringan saraf dan perangkat lunak, seperti DeepSeek, dapat membantu. Pada akhirnya, jenis perangkat keras baru yang lebih cocok untuk memenuhi kebutuhan AI akan diperlukan agar industri AI tidak menjadi salah satu konsumen energi terbesar di dunia.

“Menyempurnakan material ini dan mengintegrasikannya ke dalam perangkat sehari-hari seperti smartphone atau laptop akan memakan waktu, jadi masih banyak yang harus dieksplorasi.

Selain itu, kami sedang memeriksa material lain, seperti barium titanate, untuk mengungkap potensinya. Peluang pertumbuhan sangat besar, baik dalam material maupun aplikasi perangkat.

Dipanjan Sen – Calon Doktor di ilmu teknik dan mekanika

Perusahaan Komputasi Neuromorfik

1. Intel

Intel (INTC ) adalah raksasa di sektor semikonduktor dan telah berkembang selama bertahun‑tahun dari pendiri industri menjadi pemimpin ilmiah dan inovasi, kehilangan posisi teratas dalam volume produksi kepada perusahaan seperti TSMC Taiwan.

Intel adalah pemimpin dalam komputasi neuromorfik, sebagian berkat chip Loihi 2-nya.

Sumber: Intel

Ia juga menciptakan Intel Neuromorphic Research Community, yang mencakup Pennsylvania State University, terlibat dalam penelitian vanadium dioksida terbaru, serta lebih dari 75 kelompok riset lainnya.

Sumber: Intel

Intel juga sangat aktif dalam meniru rasa biologis dengan mereplikasi cara kerja otak kita (yang merupakan cabang komputasi neuromorfik), sesuatu yang kami bahas lebih lanjut dalam artikel kami “Chip Olfaktori Biomimetik: Apakah Kecerdasan Buatan dan E-Nose menjadi Burung Kenari Berikutnya di Tambang Batu Bara?”.

Secara keseluruhan, riset dari Intel Lab  berada di garis depan inovasi semikonduktor, termasuk AI, komputasi kuantum, komputasi neuromorfik, dll.

Kami membahas kemajuan Intel dalam komputasi kuantum dalam artikel kami “The Current State of Quantum Computing ” dan pada September 2024 “Stock Of The Week: Intel (INTC)“.

2. IBM

Pionir historis lainnya dalam komputasi, semikonduktor, dan desain chip, International Business Machines Corporation (IBM) juga sedang menyelidiki komputasi neuromorfik (IBM ).

Ia sedang mengembangkan SyNAPSE: Komputasi neuro-sinaptik yang skalabel dan hemat energi, didukung oleh Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), untuk menggabungkan “nanoscience, neuroscience, dan supercomputing untuk mensimulasikan dan meniru kemampuan otak dalam sensasi, persepsi, aksi, interaksi, dan kognisi”.

Ia juga berada di garis depan pengembangan komputer kuantum. Misalnya, ia mengembangkan komputer kuantum 127‑qubit “Eagle”, yang kemudian diikuti oleh sistem 433‑qubit yang dikenal sebagai “Osprey” dan prosesor kuantum superkonduktor 1.121 qubit ‘Condor’.

Sumber: All About Circuits

Bersama Intel, IBM termasuk perusahaan yang paling agresif mendorong bentuk baru teknologi komputasi, seperti komputasi kuantum dan neuromorfik. Kemungkinan besar akan mendapat manfaat dari kemajuan dalam pemahaman material yang digunakan dalam transistor neuromorfik.

Studi yang Dirujuk:

^{1. Sen, D., Ravichandran, H., Das, M. et al. FET 2D Multifungsi yang Memanfaatkan Ferroelectricitas Awal pada Nanomembran SrTiO3 Bebas pada Suhu Sub-ambient. Nat Commun 15, 10739 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-54231-z}