p Os computadores no futuro podem ser mais eficientes em termos de energia, graças a novas pesquisas da Binghamton University, Universidade Estadual de Nova York. p Dispositivos como drones dependem de um sinal WiFi constante - se o WiFi parar, o drone falha. Louis Piper, professor associado de física e diretor de ciência e engenharia de materiais na Binghamton University, quer fazer computadores mais eficientes em termos de energia, para que coisas como drones possam responder ao ambiente sem se preocupar com um sinal de WiFi que o conecte a uma máquina de computador maior.

p "Você poderia colocar 5G e 6G em todos os lugares e supor que tem uma conexão de Internet confiável o tempo todo, ou você pode resolver o problema com o processamento de hardware, que é o que estamos fazendo, "disse Piper." A ideia é que queremos esses chips que podem fazer todo o funcionamento do chip, em vez de mensagens para frente e para trás com algum tipo de servidor grande. Deve ser mais eficiente dessa forma. "

p Os cientistas desenvolveram circuitos de "neuristor" que se comportam de forma semelhante aos neurônios biológicos do cérebro humano, que pode realizar cálculos complexos usando uma quantidade incrivelmente pequena de energia. Mais recentemente, um componente vital deste circuito de neuristor foi criado usando dióxido de nióbio (NbO ₂ ), que replica o comportamento de comutação observado nos canais iônicos dentro dos neurônios biológicos. Estes NbO ₂ os dispositivos são criados aplicando uma grande voltagem através de um pentóxido de nióbio não condutor (Nb ₂ O ₅ ) filme, causando a formação de NbO condutor ₂ filamentos que são responsáveis ​​pelo importante comportamento de comutação. Infelizmente, este processo de pós-fabricação de alta voltagem e demorado torna quase impossível criar os circuitos densos necessários para processadores de computador complexos. Além disso, estes NbO ₂ dispositivos requerem um capacitor complementar adicional para funcionar corretamente dentro do circuito do neuristor, tornando-os mais complexos e difíceis de implementar.

p "Um dos principais problemas que temos ao tentar fazer esses sistemas é o fato de que você tem que fazer essa etapa de eletroformação, "disse Piper." Como o monstro de Frankenstein, você basicamente pulsa uma grande quantidade de eletricidade através do material, e de repente ele se torna um elemento ativo. Isso não é muito confiável para uma etapa de engenharia com fabricação. Não é assim que fazemos as coisas com transistores de silício. Gostamos de fabricar todos eles e eles funcionam imediatamente. "Neste estudo, Pesquisadores da Georgia Tech criaram o Nb ₂ O ₅ Dispositivos baseados em x que reproduzem comportamento semelhante do NbO combinado ₂ / par de capacitor sem a necessidade do parafuso adicional de energia. Os pesquisadores de Binghamton verificaram o mecanismo que estava sendo proposto. Esta descoberta, disse Piper, pode levar a mais barato, energia eficiente, e circuitos de neuristor de alta densidade do que anteriormente possível, acelerando o caminho para uma computação mais eficiente e adaptável em termos de energia.

p "Queremos materiais que tenham inerentemente algum tipo de operação de comutação, que podemos então utilizar nas mesmas dimensões em que estamos encontrando o fim com o silício. A capacidade de escalar e remover algum tipo de alquimia com relação a esse processo de eletroformação realmente o torna mais alinhado com a forma como fazemos o processamento de semicondutores hoje em dia; isso o torna mais confiável. Você pode construir um neuristor com isso, e porque você não precisa da eletroformação, é mais confiável e é sobre a qual você pode construir uma indústria. "

p Agora que eles verificaram os modelos, Piper e sua equipe querem descobrir o que está acontecendo no dispositivo real enquanto ele está operando.

p "O verdadeiro esforço em Binghamton tem sido tentar modelar, do ponto de vista atômico, a natureza desses estados, como eles surgem da física e da química, e também em vez de apenas olhar para os materiais inertes e, em seguida, correlacioná-los com o desempenho do dispositivo, podemos realmente ver como esses estados evoluem à medida que operamos o dispositivo? ", disse Piper.

p O papel, "Memdiodos escaláveis ​​exibindo retificação e histerese para computação neuromórfica, "foi publicado em Relatórios Científicos .