Computer Reconfigurabili che Funzionano come il Tuo Cervello

Gli ingegneri dell’Indian Institute of Science hanno recentemente presentato un chip di computer di prossima generazione in grado di passare tra più compiti computazionali semplicemente cambiando la sua composizione chimica. Il nuovo design si ispira al cervello umano, aprendo la porta a futuri sistemi di intelligenza artificiale che non solo imparano ma vengono forniti con conoscenze incorporate. Ecco cosa è necessario sapere.

Sbloccare il futuro del calcolo richiede un po’ di pensiero fuori dagli schemi. Mentre i chip raggiungono il limite teorico dei loro progetti, nuovi approcci devono essere configurati per continuare a spingere il potere computazionale in avanti.

Produzione di Chip

Quando si tratta di sviluppare chip più veloci e più piccoli per alimentare dispositivi elettronici di prossima generazione, il silicio è considerato l’opzione principale. Questo semiconduttore abbondante e economico fornisce una mobilità del carrier accettabile, consentendogli di agire sia come isolante che come conduttore quando combinato con altri materiali e si applica una corrente.

Inoltre, il silicio ossidato (silice) può essere cresciuto in fogli sottili che supportano progetti di circuiti multistrato. Questa capacità lo ha reso ideale per l’uso nella microelettronica e nella nanoelettronica odierna. Tuttavia, ci sono alcuni svantaggi significativi di questo materiale.

Nanoelettronica

La nanoelettronica è il passo successivo nella miniaturizzazione. Questi dispositivi, che misurano meno di 100 nm, sono così piccoli che sono più soggetti alla meccanica quantistica che alla fisica tradizionale. Queste interazioni possono portare a cambiamenti di interfaccia e altre risposte non lineari a causa della complessità dell’operare a questa scala.

Calcolo Neuromorfico

Quando si riduce un circuito alla scala nanometrica, diventa estremamente difficile affidarsi a processi meccanici per eseguire attività. Pertanto, gli ingegneri si sono rivolti a opzioni di calcolo neuromorfico per archiviare informazioni e eseguire calcoli. Questi dispositivi si basano sul tuo cervello.

I computer neuromorfici utilizzano materiali ossidi e commutazione filamentaria per completare attività computazionali. Questa struttura semplicemente riduce l’approccio corrente al calcolo per imitare l’apprendimento. Questa strategia è diversa dalla creazione di un dispositivo che inerentemente viene fornito con i dati come parte della sua struttura naturale.

Elettronica Molecolare

Il desiderio di creare macchine ancora più piccole e più versatili ha portato gli ingegneri elettronici molecolari a cercare di documentare le interazioni atomiche e le azioni quantistiche con l’obiettivo finale di essere in grado di prevedere questi risultati con grande precisione.

Tuttavia, questo compito sembrava impossibile. Fino a quando, questo mese, un team di scienziati ha pubblicato uno studio innovativo che ha dimostrato come sono stati in grado di prevedere e controllare queste azioni.

Studio sui Computer Reconfigurabili

Gli ingegneri e gli scienziati del Centre for Nano Science and Engineering (CeNSE) in India hanno appena riscritto il manuale di elettronica molecolare con lo studio “Memristori ingegnerizzati a livello molecolare per funzionalità neuromorfiche reconfigurabili¹”.

Fonte – Advanced Materials

Lo studio riunisce i recenti progressi in ingegneria elettrica, chimica e fisica per creare dispositivi a scala nanometrica che possono regolare la loro composizione chimica per svolgere più ruoli, tra cui unità di memoria, porte logiche, processori o sinapsi elettroniche.

Dispositivi Molecolari Adattabili

Il successo dello studio aiuta a dimostrare come la chimica possa fare più che supportare le attività computazionali – può fornirle. Inoltre, questa adattabilità consente allo stesso dispositivo di funzionare sia come unità di memoria che come unità computazionale senza aggiungere materiale o cambiare la sua forma fisica.

Quadro Predittivo

Uno dei primi passi che gli ingegneri dovevano fare era creare un modo per prevedere come i cambiamenti chimici avrebbero influenzato il trasporto elettrico. In particolare, hanno sviluppato un algoritmo di modellazione chimica quantistica che poteva tracciare con precisione le molecole mentre viaggiavano attraverso il film.

L’algoritmo includeva molti altri dati rilevanti, tra cui come l’ossidazione e la riduzione influenzavano ogni molecola e come interagivano in relazione alla matrice molecolare complessiva. Questi dati sono stati utilizzati per determinare la stabilità complessiva delle molecole, registrando eventuali spostamenti di controioni in tempo reale.

Gli ingegneri, armati del loro algoritmo predittivo, hanno iniziato a utilizzare il comportamento di commutazione per prevedere come trasformare un singolo dispositivo da archiviazione, attività computazionali e altro. L’algoritmo consente agli ingegneri di regolare con precisione l’ambiente molecolare locale e le interazioni intermolecolari utilizzando complessi di ruthenium organici.

Risposte Memristive

Utilizzando l’algoritmo per guidare i loro sforzi, il team ha programmato con successo un singolo circuito. In modo impressionante, sono stati in grado di raggiungere più modalità, tra cui memoria digitale, analogica, binaria e ternaria.

Per eseguire questo compito, hanno dovuto regolare i leganti e gli ioni che circondavano le molecole di ruthenium. Questa adattabilità è stata estesa per includere diversi valori di conduttanza che riconfigurano dinamicamente le capacità del dispositivo a stato solido.
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Test dei Computer Reconfigurabili

Per testare la loro teoria, gli scienziati hanno dovuto creare complessi di ruthenium appositamente progettati. Hanno costruito con successo 17 per questo studio, che ha consentito loro di monitorare piccoli cambiamenti nella configurazione molecolare e nelle impostazioni ioniche.

La fabbricazione del dispositivo è stata guidata da Pallavi Gaur. Gaur ha riferito che il dispositivo è stato in grado di passare tra archiviazione, calcolo e riconfigurazione senza cambiamenti materiali. Questa capacità rende questo dispositivo molto più vicino a come funziona il tuo cervello, spingendo in avanti la scienza del calcolo neuromorfico.

Risultati del Test dei Computer Reconfigurabili

I risultati del test hanno confermato la teoria degli ingegneri che è possibile combinare memoria e calcolo all’interno dello stesso materiale. Ha anche dimostrato come la chimica possa essere utilizzata per eseguire calcoli e non solo supplementare i componenti attivi di un dispositivo. Di conseguenza, questo lavoro riunisce la tecnologia di nanocomputing e ingegneria chimica per aprire la porta a dispositivi quantistici più piccoli e potenti.

Vantaggi dei Computer Reconfigurabili

Ci sono diversi vantaggi che lo studio sui computer reconfigurabili porta sul mercato. Ad esempio, apre la porta a una nuova scala di elettronica a livello nanometrico. In passato, questi dispositivi potevano essere creati solo fino a quando non si perdeva tutta l’affidabilità. Il fatto che avessero parti mobili li rendeva impossibili da determinare la loro operatività a livello nanometrico.

Questo nuovo approccio consente a un dispositivo a stato solido di eseguire più attività computazionali, come agire come elemento di memoria, porta logica, selettore, processore analogico o sinapsi elettronica. Questa flessibilità aiuterà gli ingegneri del futuro a progettare dispositivi più capaci e leggeri.

Meno Interferenza

Questa struttura riduce anche l’interferenza causata dal tunneling quantistico e altri problemi quando si discutono dispositivi a livello molecolare. Più piccolo è il dispositivo, maggiore è l’interferenza da fonti esterne che può influenzarlo. Quando si abbina questo fatto con la miniaturizzazione dei dispositivi, è facile capire perché questo approccio è considerato un gioco di squadra da molti.

Conduttanza Aggiunta

Un altro grande vantaggio è la conduttanza aggiunta. Il silicio puro non è un grande conduttore o isolante. Pertanto, richiede aggettivi e altre sostanze chimiche per essere mescolati per migliorare le prestazioni. Questo nuovo design fornisce maggiore affidabilità e può supportare molta più conduttanza. In particolare, gli scienziati hanno registrato un miglioramento di sei ordini di grandezza.

Computer Reconfigurabili: Applicazioni nel Mondo Reale e Cronologia

Ci sono diverse applicazioni per i computer reconfigurabili che potrebbero aiutare a semplificare la vita per milioni di persone. Ad esempio, saranno utilizzati in applicazioni di intelligenza artificiale. I sistemi di intelligenza artificiale richiedono enormi quantità di dati da trasferire all’interno dei dispositivi e di riferimento.

Attualmente, c’è un piccolo gap tra logica computazionale e memoria, risultando in un ritardo. Man mano che i calcoli aumentano, questo ritardo diventa più grande, risultando in un calcolo più lento. Questo approccio eliminerebbe la necessità di separare logica, memoria e altri compiti fondamentali, consentendo a un singolo dispositivo di convertirsi istantaneamente in ciascuno quando necessario.

Dispositivi Medici di Prossima Generazione

Il campo medico è un’altra area in cui questa tecnologia potrebbe fare una grande differenza. Gli impianti e le altre unità interne potrebbero essere resi più piccoli e con meno parti mobili. Questo approccio li renderebbe meno invasivi e fornirebbe spazio per ulteriore potenza computazionale se necessario.

Cronologia dei Computer Reconfigurabili

Potrebbero volerci 7-10 anni prima di incontrare un computer reconfigurabile. Questi dispositivi emergeranno per la prima volta in sistemi di intelligenza artificiale più grandi, aiutando a ridurre i costi operativi e migliorare l’efficienza. Tuttavia, c’è ancora molto lavoro di testing e sviluppo che deve essere eseguito, insieme alla ricerca di un produttore adatto in grado di produrre questi dispositivi su larga scala.

Ricercatori dei Computer Reconfigurabili

Lo studio sui computer reconfigurabili è stato realizzato da un team di ricercatori dell’Indian Institute of Science. Lo studio è stato guidato dal professor assistente al Centre for Nano Science and Engineering (CeNSE), Sreetosh Goswami.

La sintesi molecolare delle parti dello studio è stata completata da Pradip Ghosh, Ramanujan Fellow, e Santi Prasad Rath. La carta elenca anche Shayon Bhattacharya, Lohit T, Harivignesh S e Damien Thompson come contributori.

Futuro dei Computer Reconfigurabili

I ricercatori hanno il loro lavoro tagliato. Attualmente, stanno esplorando come integrare questa tecnologia nelle strategie di produzione di chip CMOS attuali. Il loro obiettivo generale è creare dispositivi che vengono forniti con intelligenza incorporata, migliorando le prestazioni, la stabilità e l’efficienza.

Investire nel Settore del Calcolo nella Memoria

Ci sono diverse aziende nel settore della produzione di chip che rappresentano interessanti opportunità di investimento. Queste società hanno visto una crescente domanda per i loro prodotti innovativi poiché l’intelligenza artificiale e altri sistemi computazionali ad alta potenza continuano a diventare la norma. Ecco un produttore che è rimasto all’avanguardia della tecnologia di fondazione di chip.

GSI Technology (GSIT)

Mentre lo studio sopra evidenzia il futuro del calcolo molecolare, GSI Technology sta commercializzando la versione basata su silicio di questo concetto oggi. GSI è lo sviluppatore dell’Unità di Elaborazione Associativa (APU), una tecnologia che sposta fondamentalmente il modo in cui i computer elaborano i dati eseguendo calcoli direttamente in-place all’interno della matrice di memoria – un concetto noto come “Calcolo nella Memoria” (CIM).

Questa architettura affronta lo stesso “collo di bottiglia di von Neumann” menzionato nello studio (il ritardo causato dalla separazione di logica e memoria). Eliminando la necessità di spostare i dati avanti e indietro tra processore e RAM, l’APU Gemini di GSI fornisce un’enorme accelerazione per carichi di lavoro di intelligenza artificiale e ricerca.

I benchmark recenti convalidati dall’Università di Cornell hanno confermato che l’APU di GSI può eguagliare le prestazioni dei migliori GPU (come l’A6000 di NVIDIA) per attività di intelligenza artificiale specifiche mentre consuma circa il 98% di energia in meno.

GSI Technology ha sede a Sunnyvale, in California, e negozia sul NASDAQ. I suoi prodotti di memoria resistenti alle radiazioni sono già una pietra miliare nel settore aerospaziale e della difesa, fornendo una base di entrate stabile mentre esce con i suoi chip di intelligenza artificiale di ultima generazione per il mercato più ampio.

Coloro che cercano un “gioco puro” nordamericano sul futuro del calcolo centrato sulla memoria dovrebbero ricercare GSI Technology. Rappresenta un ponte pratico tra il silicio tradizionale e il futuro dell'”intelligenza incorporata” immaginato dai ricercatori.

Ultime Notizie e Prestazioni di GSI Technology (GSIT)

Computer Reconfigurabili | Conclusione

La capacità di creare computer reconfigurabili cambia tutto. In futuro, i tuoi dispositivi potrebbero diventare super affidabili e duraturi poiché tutte le parti mobili vengono sostituite con interazioni chimiche. Inoltre, questa capacità apre la porta a progetti più piccoli e complessi che non si basano su componenti meccanici ma su reazioni chimiche organiche.

Tutti questi fattori e molti altri rendono lo studio sui computer reconfigurabili un gioco di squadra che ha il potenziale per inaugurare una nuova era di calcolo e integrazione dell’intelligenza artificiale. Pertanto, c’è molto interesse per questo lavoro. Per ora, il team si concentrerà sullo streamlining dei processi di fabbricazione e sulla riduzione dei costi e delle complessità di produzione.

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Riferimenti

^{1. Gaur, P., Kundu, B., Ghosh, P., Bhattacharya, S., T, L., S, H., Rath, S. P., Thompson, D., Goswami, S., & Goswami, S. Memristori ingegnerizzati a livello molecolare per funzionalità neuromorfiche reconfigurabili. Advanced Materials, e09143. https://doi.org/10.1002/adma.202509143}