/Поглед.инфо/ Китайски учени разработиха най-малкия в света фероелектричен транзистор с ултраниска консумация на енергия – пробив, който може да ускори развитието на полупроводниковата индустрия.

В съвременните производствени процеси за чипове работното напрежение на логическите схеми е намалено до около 0,7 волта с цел по-висока енергийна ефективност. Основните видове енергонезависима памет, като NAND флаш, обаче досега изискваха 5 или повече волта за запис на данни.

Това несъответствие налагаше използването на сложни схеми за повишаване или понижаване на напрежението, за да могат логическите и блоковете за памет да работят съвместно. Резултатът бе допълнителна консумация на енергия, загуба на пространство върху чипа и „тесни места“ при преноса на данни между изчислителните и модулите за памет.

При типичните чипове за изкуствен интелект между 60 и 90% от общата консумация на енергия отива за пренос на данни, а не за самите изчисления. Това се превърна в едно от основните ограничения пред увеличаването на изчислителната мощ и енергийната ефективност на системите с изкуствен интелект.

Опитвайки се да преодолее тази слабост, екип от Пекинския университет, ръководен от Циу Чънгуан и Пън Лиенмао, е създал фероелектричен транзистор с работно напрежение от едва 0,6 волта, като физическият размер на гейта е свит до 1 нанометър.

В статия в списание Science Advances, където се описва процеса, е посочено, че новите устройства демонстрират отлични характеристики по отношение на паметта и за първи път постигат съвместимост на напрежението между фероелектричната памет и логическите транзистори. 

Според Циу Чънгуан постигнатият резултат решава проблема с несъвместимостта в напрежението между памет и логика. Данните вече могат да се прехвърлят между блокове за памет и за изчисления при едно и също ниско напрежение, без бариери и с ултраниска консумация на енергия, което позволява високоскоростно взаимодействие.

Принципът на технологията е универсален и може да се прилага към масово използвани фероелектрични материали. Освен това разработката може да се произвежда серийно чрез стандартни индустриални процеси.

Очаква се технологията в бъдеще да намери приложение при обработка на големи модели на изкуствен интелект, периферна интелигентност, носими устройства и терминали от интернет на нещата.