Zephyrnet-logo

Onderzoeksbits: 2 januari

Datum:

Synaptische transistor

Onderzoekers van Northwestern University, Boston College en MIT ontwikkelden een synaptische transistor dat tegelijkertijd informatie verwerkt en opslaat, vergelijkbaar met het menselijk brein. Het team zei dat de transistor verder gaat dan eenvoudige machine learning-taken om gegevens te categoriseren en in staat is associatief leren uit te voeren.

Het nieuwe apparaat is stabiel bij kamertemperatuur. Het werkt ook op hoge snelheden, is energiezuinig en bewaart opgeslagen informatie wanneer de stroom wordt uitgeschakeld.

De onderzoekers combineerden twee verschillende soorten atomair dunne materialen: dubbellaags grafeen en hexagonaal boornitride. Wanneer ze werden gestapeld en doelbewust gedraaid, vormden de materialen een moirépatroon. Door de ene laag ten opzichte van de andere te roteren, konden de onderzoekers verschillende elektronische eigenschappen in elke grafeenlaag bereiken, ook al zijn ze gescheiden door alleen afmetingen op atomaire schaal. Met de juiste draaikeuze konden onderzoekers de moiré-fysica benutten voor neuromorfe functionaliteit bij kamertemperatuur.

"Met twist als nieuwe ontwerpparameter is het aantal permutaties enorm", zegt Mark C. Hersam, hoogleraar materiaalkunde en techniek, geneeskunde en scheikunde aan Northwestern. “Grafeen en hexagonaal boornitride lijken structureel sterk op elkaar, maar zijn net zo verschillend dat je uitzonderlijk sterke moiré-effecten krijgt.”

Om de transistor te testen, trainde het team hem om soortgelijke, maar niet identieke, patronen te herkennen. Eerst lieten de onderzoekers het apparaatje één patroon zien: 000 (drie nullen op rij). Vervolgens vroegen ze de AI om soortgelijke patronen te identificeren, zoals 111 of 101. “Als we hem hebben getraind om 000 te detecteren en hem vervolgens 111 en 101 hebben gegeven, weet hij dat 111 meer op 000 lijkt dan op 101”, legt Hersam uit. “000 en 111 zijn niet precies hetzelfde, maar het zijn allebei drie cijfers op een rij. Erkennen dat gelijkenis een vorm van cognitie op een hoger niveau is, bekend als associatief leren.”

In experimenten heeft de nieuwe synaptische transistor met succes vergelijkbare patronen herkend en zijn associatieve geheugen weergegeven. Het was ook in staat associatief leren te demonstreren wanneer het onvolledige patronen kreeg. [1]

Volledig optische schakelaars

Onderzoekers van het Argonne National Laboratory en de Purdue University hebben een volledig optische schakelaar uit twee verschillende materialen, elk met een verschillende schakeltijd. Het ene materiaal, met aluminium gedoteerd zinkoxide, heeft een schakeltijd in het picosecondebereik, terwijl het andere materiaal, plasmonische titaniumnitride, een schakeltijd heeft die ruim honderd keer langzamer is, in het nanosecondebereik.

"Eerdere versies van optische schakelaars hadden vaste schakeltijden die bij de fabricage in het apparaat waren 'ingebakken'", zegt Soham Saha, een postdoctoraal onderzoeker bij Argonne, die eraan toevoegde dat het verschil in schakeltijden tussen de twee metalen componenten betekent dat de switch flexibeler kan zijn en kan worden gebruikt om gegevens snel te verzenden en deze ook effectief op te slaan. ​“Door het bimetaalkarakter van de schakelaar kan deze voor meerdere doeleinden worden gebruikt, afhankelijk van de golflengte van het licht dat je gebruikt. Wanneer je langzamere toepassingen wilt, zoals geheugenopslag, schakel je met één materiaal; voor snellere toepassingen schakel je met de andere. Deze mogelijkheid is nieuw.”

In de experimentele configuratie functioneren de materialen van de schakelaar als lichtabsorbeerders of reflectoren, afhankelijk van de werkingsgolflengte. Wanneer ze worden ingeschakeld door een lichtstraal, schakelen ze van toestand. [2]

Thermische impact van elektronische/fotonische integratie

Onderzoekers van de KU Leuven en imec onderzochten de thermische impact van 3D-integratie van elektronische chips bovenop fotonische chips. De fotonische chip bestond uit een reeks ringmodulatoren, die temperatuurgevoelig zijn en in veeleisende omgevingen actieve thermische stabilisatie kunnen vereisen met een geïntegreerde verwarming.

Het team heeft de verwarmingsefficiëntie van de ringmodulatoren experimenteel gemeten voor en na flip-chip-binding van de EIC op de PIC. Ze vonden een relatief verlies van -43.3% aan efficiëntie, een aanzienlijke impact. “Bovendien schreven 3D-eindige-elementensimulaties dit verlies toe aan de warmteverspreiding in de EIC. Deze warmteverspreiding moet worden vermeden, omdat in het ideale geval alle warmte die in de geïntegreerde verwarmer wordt gegenereerd zich dicht bij het fotonische apparaat bevindt. De thermische overspraak tussen de fotonische apparaten nam ook toe met wel +44.4% na het verbinden van de EIC, wat de individuele thermische controle bemoeilijkt”, merkten ze op.

De onderzoekers ontdekten ook dat door de afstand tussen de µbumps en het fotonische apparaat te vergroten, en door de lijnbreedte van de verbinding te verkleinen, de thermische gevolgen van 3D-integratie kunnen worden geminimaliseerd. [3]

Referenties

[1] Yan, X., Zheng, Z., Sangwan, VK et al. Moiré-synaptische transistor met neuromorfe functionaliteit bij kamertemperatuur. Natuur 624, 551–556 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06791-1

[2] Saha, S., Diroll, BT, Ozlu, M.G. et al. Engineering van de temporele dynamiek van volledig optisch schakelen met snelle en langzame materialen. Nat Commun 14, 5877 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-41377-5

[3] David Coenen, Minkyu Kim, Herman Oprins, Yoojin Ban, Dimitrios Velenis, Joris Van Campenhout, Ingrid De Wolf, "Thermische modellering van hybride driedimensionale geïntegreerde, ringgebaseerde silicium fotonische-elektronische transceivers", J. Optical Microsystems 4(1) 011004 (6 december 2023) https://doi.org/10.1117/1.JOM.4.1.011004

spot_img

Laatste intelligentie

spot_img