ВСЕ СТАТЬИ
Графеновые мемристоры: будущее энергоэффективного искусственного интеллекта
Графеновые мемристоры: будущее энергоэффективного искусственного интеллекта — Новые поколения мемристоров способны надёжно хранить информацию непосредственно в молекулярных структурах графеноподобных материалов. В обзоре, опубликованном в журнале Nanoenergy Advances, Геннадий Панин из Российской академии наук рассматривает, как эти атомарно тонкие материалы подходят для электрических схем, имитирующих работу мозга, и могут помочь снизить энергозатраты современных технологий искусственного интеллекта. Мемристор — электрический элемент, сопротивление которого зависит от величины тока, протекавшего через него ранее. Он «запоминает» эту историю даже после прекращения подачи тока, что позволяет хранить данные при отключении питания. По способу работы мемристоры напоминают нейроны и синапсы мозга. Благодаря высокой скорости отклика и простой двухэлектродной структуре, мемристоры легко упаковываются в плотные массивы, становясь «строительными блоками» современных схем, особенно подходящими для тех, что предназначены для ИИ. Панин подробно описывает, как эти возможности можно расширить, создавая схемы мемристоров из 2D-материалов толщиной всего в несколько атомов. Изображение сгенерировано: Grok С момента открытия графена множество исследований изучали, как его электрические свойства можно улучшить за счёт модификации молекулярной структуры углеродной «соты». В частности, такие материалы можно настроить на нелинейное поведение — ток через них не увеличивается пропорционально приложенному напряжению. Эта нелинейность необходима для стабильного хранения информации и переключения между различными уровнями сопротивления. Панин рассматривает широкий спектр 2D-материалов: оксид графена, диаман (двумерная, алмазоподобная фаза углерода) и многослойные халькогениды, которые не содержат углерода, но имеют структуру, схожую с графеном. В этих материалах электрический ток может вызывать частичное перераспределение атомных решёток — переход от плоской, хорошо проводящей сети к более искажённой и менее проводящей конфигурации с увеличением сопротивления. В системах на основе графена эти эффекты можно регулировать с помощью контролируемых окислительно-восстановительных реакций: добавление кислородсодержащих групп снижает проводимость, а удаление — восстанавливает её. Кроме того, Панин отмечает, что свойства могут возникать и через фазовые переходы, вызванные светом в широком диапазоне длин волн. Такой оптически управляемый переключатель позволяет создавать устройства, одновременно воспринимающие и запоминающие информацию — подобно живым системам, которые обрабатывают световые сигналы. Выделяя эти надёжные механизмы переключения, автор подчёркивает, что графеноподобные 2D-материалы могут помочь снизить быстро растущие энергетические потребности дата-центров — одну из наиболее острых проблем быстрого развития технологий. Встраивание памяти прямо в молекулярную структуру элементов схем позволит выполнять столь же быстрые и мощные вычисления, как существующие архитектуры, но при гораздо меньшем энергопотреблении. Это открывает путь к более устойчивым приложениям: от автономных автомобилей до разработки новых лекарств, адаптированных к пациентам.