Neuromorphe Chips: Gehirn-inspirierte Geräte mit Graphenoxid
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Ultrakleine Geräte zeigen nano-synaptische Reaktionen bei geringem Stromverbrauch.
Ein internationales Forscherteam, darunter Forscher der Graphen-Flagship-Partner CNRS (Frankreich), The University of Cambridge (Vereinigtes Königreich) und Technion (Israel), hat in Zusammenarbeit mit der Gruppe von Prof. Mario Lanza an der King Abdullah University of Science and Technology (KAUST, Saudi-Arabien) ultrakleine Bauteile aus Graphenoxid (GO) gebaut, die eine Verbindung zwischen zwei Neuronen nachahmen. Diese Bauelemente sind als Memristoren bekannt, ein Portmanteau aus Memory Resistor (Speicherwiderstand).
Das Potenzial der neuromorphen Datenverarbeitung
Im Laufe der Jahre sind die Transistoren immer kleiner geworden, aber die Computerschaltungen haben sich nicht wesentlich verändert. Neuromorphes Rechnen kann die Architektur unserer Computer grundlegend verändern und uns schnellere Rechenoperationen ermöglichen. So könnte es beispielsweise das Rendering von Videos, die Live-Verarbeitung von Informationen, die Analyse großer Datenmengen und Verschlüsselungssysteme für die digitale Sicherheit beschleunigen.
Ein weiteres Problem bei unseren herkömmlichen Computern ist der Stromverbrauch. Computer leiden unter dem Von-Neumann-Engpass: Der Prozess der Datenübertragung zwischen dem Speicher und der Logikeinheit ist extrem stromhungrig. Im Vergleich dazu rechnet und speichert ein neuromorphes Rechensystem Informationen am selben Ort, so dass die Notwendigkeit der Datenübertragung entfällt.
Diese Art der Datenverarbeitung versucht, die Vorgänge im Gehirn zu emulieren, und basiert auf elektronischen Synapsen. Im Gehirn übertragen biologische Synapsen elektrochemische Signale, die von einem oder mehreren Neuronen erzeugt werden. In einem künstlichen neuronalen Netz sind die elektronischen Synapsen die Elemente, die elektrische Signale berechnen und auch nach dem Ausschalten des Stroms einen Speicher behalten können (nichtflüchtiger Speicher).
Wir befinden uns in der Anfangsphase der Herstellung neuromorpher Chips. Moderne neuromorphe Chips verwenden sechs Transistoren, um eine einzige elektronische Synapse zu realisieren. Memristoren sind jedoch sowohl in Bezug auf den Stromverbrauch als auch auf den Platzbedarf viel effizienter: ein Memristor kann eine elektronische Synapse realisieren.
Derzeitige industrielle Memristoren haben zwei Widerstandszustände, die die 1. und 0. des Binärcodes nachbilden, weisen aber keine elektrosynaptische Plastizität auf, d. h. eine Modulation der Leitfähigkeit in Abhängigkeit von der Frequenz der angelegten elektrischen Impulse. Aus diesem Grund bemühen sich die Forscher um die Entwicklung innovativer Materialien.
Das neue, durch Graphenoxid ermöglichte Gerät
In dieser Studie wiesen die Forscher nano-synaptische Reaktionen in einem Memristor nach, der aus GO zwischen zwei Metallen besteht. Eines der Metalle ist die Platinspitze eines leitenden Rasterkraftmikroskops (CAFM), das den elektrischen Stromfluss zwischen der Spitze und der GO-Schicht misst.
"GO schien die offensichtliche Wahl für diese Anwendung zu sein; seine intrinsischen isolierenden Eigenschaften, seine große laterale Größe und seine Flexibilität waren die Hauptvorteile gegenüber anderen lösungsgefertigten Schichtmaterialien. Diese Studie stellt eine Anwendung von Materialien auf Graphenbasis dar, die ein großes Potenzial für künftige Technologien hat", sagt Stephen Hodge, der diese Arbeit während seiner Zeit beim Graphen-Flagship-Partner University of Cambridge durchgeführt hat und derzeit CTO des Graphene-Flagship-Partners Versarien plc ist.
Geringe Größe, niedriger Stromverbrauch und nichtflüchtiger Leitwert
In den meisten Studien wurden Memristoren mit einer Fläche von mehr als 100 µm2 verwendet, was nicht der von der IT-Industrie geforderten Integrationsdichte entspricht. In dieser Studie hingegen betrug die Kontaktfläche zwischen GO und den beiden Elektroden ~50 nm2, was mehr als drei Größenordnungen kleiner ist als bei früheren Experimenten.
Da die Forscher die elektrochemischen Impulse der Neuronen mit ihrer technischen Ausrüstung nachbilden wollten, modifizierten sie das CAFM, um kurze Spannungspulse anzulegen, und maßen den Strom, der durch die GO-Schicht zum anderen Metall floss. Geräte aus Platin, GO und Gold konnten den Spike von der Platinspitze über die GO-Synapse zur Goldschicht übertragen.
Der Strom nahm sowohl mit der Amplitude als auch mit der Anzahl der Impulse zu: eine Reaktion, die derjenigen ähnelt, die in biologischen Erregersynapsen zwischen zwei Neuronen beobachtet wird. Die Vorrichtung verbraucht ~3 μW, was zu den bisher niedrigsten Leistungsaufnahmen gehört. Das Team wies auch eine nichtflüchtige Leitfähigkeit nach: ein Schritt in Richtung Langzeitplastizität, bei der Widerstandsänderungen über Minuten oder Tage stabil bleiben.
"Diese Arbeit ist ein großer Schritt vorwärts auf dem Weg zur Realisierung von Synapsen in Ultragröße für Anwendungen in künstlichen neuronalen Netzen. Den Autoren ist es auch gelungen, die Rechenleistung und die Funktionalitäten der Nanosynapsen bei reduziertem Stromverbrauch zu verbessern - ein grundlegender Aspekt, der besonders für tragbare Anwendungen wichtig ist", sagt Gianluca Fiori, stellvertretender Leiter des Graphene Flagship's Electronic Devices Work Package.
Andrea Ferrari, Wissenschafts- und Technologiebeauftragter des Graphen-Flaggschiffs, fügt hinzu:
"Graphen und verwandte Materialien haben ein großes Potenzial für neuromorphes Computing. Diese Arbeit ist ein wichtiger Schritt, um ihre Leistungsfähigkeit zu demonstrieren. Sie beweist auch, dass das Graphene Flagship in der Lage ist, Kooperationen innerhalb und außerhalb Europas zu fördern, was zu bedeutenden Fortschritten in diesem ständig wachsenden Wissenschafts- und Technologiebereich führt.
Referenz
Hui, Fei, et al. "In Situ Observation of Low-Power Nano-Synaptic Response in Graphene Oxide Using Conductive Atomic Force Microscopy". Small (2021): 2101100.
Quelle:
https://graphene-flagship.eu/graphene/news/brain-inspired-devices-with-graphene-oxide/
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