p Smartphones, laptops e smartwatches consomem grandes quantidades de energia, no entanto, apenas cerca de metade dessa energia é realmente usada para alimentar funções importantes. E com bilhões desses dispositivos em uso em todo o mundo, uma quantidade significativa de energia é desperdiçada. O professor Adrian Ionescu e sua equipe do Laboratório de Dispositivos Nanoeletrônicos (Nanolab) da EPFL lançaram uma série de projetos de pesquisa na busca para tornar os transistores mais eficientes em termos de energia. "O transistor é o objeto artificial mais abundante já criado por humanos, "diz o Prof. Ionescu." Isso possibilita toda a nossa infraestrutura computacional e a forma como interagimos em tempo real com o processamento portátil de informações no século XXI. Ele forma o bloco de construção básico para processamento de sinal digital e analógico. " p A eficiência energética é importante

p "Hoje, sabemos que o cérebro humano consome quase a mesma quantidade de energia que uma lâmpada de 20 watts, "diz Ionescu." Apesar de consumir tão pouca energia, nosso cérebro é capaz de realizar tarefas que são várias ordens de magnitude mais complexas do que as que um computador pode realizar - analisar informações fornecidas por nossos sentidos e gerar processos inteligentes de tomada de decisão. Nosso objetivo é projetar tecnologia eletrônica para dispositivos portáteis com eficiência semelhante à dos neurônios humanos. "

p O transistor construído pelos pesquisadores da EPFL eleva o padrão de eficiência energética. Desenvolvido na sala limpa da Escola de Engenharia (STI), compreende camadas 2-D de disseleneto de tungstênio (WSe ₂ ) e disseleneto de estanho (SnSe ₂ ), dois materiais semicondutores. Conhecido como transistor de tunelamento 2-D / 2-D, ele explora o alinhamento da banda do WSe ₂ / SnSe ₂ junção do portão. E porque mede apenas alguns nanômetros, é invisível ao olho humano. Como parte do mesmo projeto de pesquisa, a equipe da Nanolab também projetou uma nova estrutura híbrida de transporte duplo que poderia um dia levar o desempenho da tecnologia ainda mais longe.

p Quebrando limites

p Com este transistor, a equipe da EPFL também quebrou um dos limites fundamentais dos dispositivos eletrônicos. "Pense em um transistor como um interruptor que requer energia para ligar e desligar, "explica Ionescu." Por analogia, imagine quanta energia seria necessária para escalar o topo de uma montanha suíça e descer até o próximo vale. Então pense quanta energia poderíamos economizar abrindo um túnel na montanha. Isso é exatamente o que nosso transistor de túnel 2-D / 2-D consegue:ele executa a mesma função digital usando muito menos energia. "

p Até agora, cientistas e engenheiros não conseguiram quebrar esse limite fundamental de consumo de energia para componentes 2-D / 2-D desse tipo. Mas o novo transistor muda tudo isso, definindo um novo padrão de eficiência energética no processo de comutação digital. A equipe da Nanolab trabalhou com o grupo liderado pelo professor Mathieu Luisier na ETH Zurich para testar e confirmar as propriedades do novo transistor de túnel por meio de simulação atomística. "Esta é a primeira vez que ultrapassamos esse limite fundamental, enquanto, ao mesmo tempo, alcança um desempenho superior do que um transistor padrão feito do mesmo material semicondutor 2-D, e com uma fonte de tensão muito baixa, "diz o Prof. Ionescu.

p De wearables a edge AI

p Essa nova tecnologia poderia ser usada para construir sistemas eletrônicos que são quase tão eficientes em termos energéticos quanto os neurônios em nosso cérebro. "Nossos neurônios operam em cerca de 100 milivolts (mV), ou cerca de 10 vezes menos do que a voltagem fornecida por uma bateria padrão, "diz o Prof. Ionescu." Nossa tecnologia atualmente opera a 300 mV, tornando-o cerca de 10 vezes mais eficiente do que um transistor convencional. ”Nenhum outro componente eletrônico existente hoje chega perto desse nível de eficiência.

p Esta descoberta há muito esperada tem aplicações potenciais em duas áreas:tecnologias vestíveis (como smartwatches e roupas inteligentes) e chips para IA de ponta. Mas transformar essa prova de conceito de laboratório em um produto industrial ainda exigirá vários anos de trabalho árduo.