Künstliche Synapse: Britische Forscher entwickeln Analog-Speicherzellen
RAM und Flash nutzen diskrete Spannungszustände, um Daten zu speichern, was ihre Informationsdichte begrenzt. Synapsen im Gehirn hingegen können das für ihre Aktivierung erforderliche Potenzial in einem kontinuierlichen Bereich speichern. Forschern der Universität Cambridge ist es gelungen(öffnet im neuen Fenster) , mit Hafniumdioxid gefertigten resistiven Speicher so zu verbessern, dass er verlässlich einen kontinuierlichen Wertebereich abbilden kann.
Mit Halbleitertechnologie sind Speicher mit kontinuierlichem Wertebereich schwer umzusetzen. Grundsätzlich würde das mit Flash-Speicher funktionieren, beliebig kleine Abstände sind praktisch allerdings aufgrund der Alterung der Zellen nicht machbar.
Hafniumdioxid, das vor allem im Embedded-Bereich den Flash-Speicher ersetzt, zeigt grundsätzlich einen kontinuierlichen Verlauf seiner einstellbaren Widerstandskurve. Durch Anlegen einer Steuerspannung lässt sich der Widerstand des Materials ändern, was als Speicher genutzt werden kann.
Doch allein, so schreiben die Forscher im Magazin Science Advances(öffnet im neuen Fenster) , sei auch dieser resistive Speicher nicht zuverlässig genug. Durch die Bildung von Kristallen werde das Hafniumdioxid abrupt leitend, hier träten zudem Fertigungstoleranzen auf.
Dem konnten die Arbeitsgruppe entgegenwirken, indem sie sieben Prozent Barium zusetzte. Das Barium verhindert die Kristallisation und bildet leitende Pfade, die das eigentlich isolierende Hafniumdioxid teilweise durchdringen. Über ein elektrisches Feld lassen sich diese Pfade und somit der Widerstand der Zelle steuern.
Das funktioniere sehr zuverlässig, erklärten die Forscher: Sowohl zwischen verschiedenen hergestellten Speichern als auch nach über 10.000 Schreibzyklen zeige die Widerstandskurve nur geringe Abweichungen. Zudem seien alle verwendeten Materialien mit klassischer Halbleiterfertigung kompatibel.
Interessant für neuromorphe Computer
Besonders interessant ist der kontinuierliche Speicher, das heben auch die Forscher hervor, für neuromorphe Computer. Die bilden die Funktion des Gehirns nach und erledigen manche Berechnungen, etwa KI-Inferencing, deutlich effizienter als normale Digitalrechner.
Möglich wird das, indem mehrere Speicherzellen verbunden und eine Spannung angelegt wird. Die Widerstände der Speicherzellen beeinflussen den Stromfluss, gemessen wird die am Ausgang anliegende Spannung. Sie stellt das Ergebnis der Berechnung dar.
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