MỸ – Các nhà nghiên cứu tại đại học Cornell (Cornell university) đã phát triển một loại thiết bị tính toán mới: lưu trữ thông tin bằng tín hiệu điện nhưng đọc thông tin thông qua các chuyển động cơ học siêu nhỏ. Cách tiếp cận mới này có tiềm năng phát triển các phần cứng tiết kiệm năng lượng hơn cho công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và tính toán khoa học.
Thiết bị mới được mô tả trên tạp chí Nano Letters, kết hợp vật liệu sắt điện (ferroelectric) (*) với một thanh rung siêu nhỏ, cho phép truy cập thông tin liên tục (analog) đã lưu trữ mà không phụ thuộc vào cơ chế đọc điện tử truyền thống. Nó được thiết kế cho mạng máy tính mô phỏng não bộ con người (neuromorphic computing), một phương pháp xử lý thông tin lấy ý tưởng từ bộ não con người, cũng như cho cấu trúc điện toán analog lưu trữ kết hợp tính toán (analog in-memory computing) nói chung, nơi mà bộ nhớ và quá trình tính toán được tích hợp chặt chẽ với nhau. (*) Ferroelectric: là một loại vật liệu điện môi (chất cách điện) sở hữu một đặc tính đặc biệt có khả năng tự phân cực điện và hướng phân cực này có thể bị đảo ngược khi áp dụng một điện trường ngoài.
Ông Shubham Jadhav, nghiên cứu sinh tiến sĩ dẫn đầu đề tài này, chia sẻ: “Máy tính ngày nay rất mạnh mẽ, nhưng chúng thường tách biệt bộ nhớ khỏi quá trình tính toán. Đối với công nghệ AI và tính toán khoa học, điều đó có nghĩa là hệ thống phải mất nhiều thời gian và năng lượng chỉ để di chuyển các con số qua lại. Nhóm nghiên cứu đang đặt câu hỏi liệu bản thân vật liệu có thể vừa lưu trữ một giá trị, vừa tham gia tính toán với giá trị đó hay không.”
Trong nhiều thiết bị sắt điện, người ta sử dụng cùng một đường dẫn điện để ghi, lưu trữ và đọc thông tin, nhưng điều này có thể tạo ra các đường dòng điện không mong muốn và gây nhiễu loạn liên quan đến quá trình đọc. Các nhà nghiên cứu muốn giữ lại chức năng ghi bằng điện, nhưng chuyển kênh đọc sang một kênh cơ học để có thể truy cập trạng thái lưu trữ với độ nhiễu điện thấp hơn và mức tiêu thụ điện năng ở trạng thái chờ thấp tại cấp độ thiết bị.
Để đạt được điều đó, nhóm nghiên cứu đã chế tạo một hệ thống vi cơ điện sắt điện, gọi tắt là FeMEMS (ferroelectric microelectromechanical system), sử dụng một lớp zirconium oxit hafnium dày 20 nanomét tích hợp vào một thanh treo. Các xung điện sẽ lập trình cho vật liệu bằng cách thay đổi hướng của các miền sắt điện vi mô bên trong thanh. Sau đó, một tín hiệu đọc nhỏ sẽ làm cho thanh này rung lên, và chuyển động cơ học sinh ra sẽ cho biết giá trị được lưu trữ.
Thay vì chỉ có các số nhị phân một và không đơn thuần, các nhà nghiên cứu đã chứng minh được khoảng 200 trạng thái cơ điện có thể phân biệt được, giúp họ kiểm soát tinh vi các giá trị liên tục. Độ chính xác này rất quan trọng vì các lỗi tính toán liên tục có thể tích tụ lại khi nhiều phép toán được thực hiện cùng nhau.
Ông Shubham Jadhav nói rằng: “Nếu mỗi giá trị lưu trữ chỉ mang tính xấp xỉ, những sai số nhỏ đó có thể tích tụ qua nhiều phép tính. Bằng cách tạo ra nhiều trạng thái phân biệt được, nhóm nghiên cứu có thể biểu diễn các trọng số liên tục (analog weights) một cách chính xác hơn.”
Vì tín hiệu đầu vào và trạng thái lưu trữ tương tác trực tiếp ngay bên trong thiết bị, chuyển động của thanh rung sẽ cung cấp một mô hình vật lý liên tục của phép nhân, một trong những phép toán phổ biến nhất trong các hệ thống AI. Nói một cách đơn giản, nếu trạng thái của thanh được lập trình biểu thị cho số 6 và tín hiệu đầu vào biểu thị cho số 8, thì chuyển động của thanh sẽ tương ứng với tích của chúng là 48. Trong phần cứng AI thực tế, loại phép nhân này được lặp lại rất nhiều lần để xử lý thông tin.
Mặc dù nghiên cứu này được thúc đẩy bởi công nghệ máy tính mô phỏng não bộ, ông Jadhav cho biết phương pháp này cũng có thể mở rộng ra ngoài phạm vi phần cứng AI. Chuyển động của thanh rung được lập trình bằng điện có thể giúp các nhà khoa học nghiên cứu các vật liệu sắt điện mới và phát triển các hệ thống vi mô thích ứng kết hợp tính sắt điện với cảm biến điện dung, quang học hoặc cơ học.
Bước tiếp theo là phát triển các mảng thiết bị lớn hơn để có thể thực hiện các phép toán ma trận phức tạp hơn, đồng thời tích hợp các mạch điều khiển và hệ thống cảm biến điện dung.
Ông Jadhav chia sẻ: “Trước khi công nghệ bán dẫn oxit kim loại bù (CMOS) (*) trở thành công nghệ dẫn đầu, ngành công nghiệp máy tính từng có tính cạnh tranh và phân hóa cao hơn. Các nhà nghiên cứu đã khám phá nhiều cách vật lý khác nhau để lưu trữ và xử lý thông tin. Công nghệ CMOS cuối cùng đã trở nên mạnh mẽ và dễ mở rộng quy mô đến mức nhiều ý tưởng trong số đó đã không được chú trọng. Giờ đây, khi việc mở rộng quy mô thông thường (định luật Moore) ngày càng trở nên khó khăn, có thể xem xét lại một số khái niệm đó bằng cách sử dụng vật liệu hiện đại, kỹ thuật chế tạo vi mô/ nano và thiết kế đa vật lý. Đó chính là điều làm cho nền tảng công nghệ này trở nên thú vị.” (*) CMOS (complementary metal-oxide-semiconductor): là công nghệ cốt lõi được sử dụng để chế tạo các vi mạch tích hợp (IC), bao gồm vi xử lý (CPU), vi điều khiển, chip nhớ (Ram, Rom) và các mạch số khác trong hầu hết các thiết bị điện tử hiện nay.
Để xem các tin bài khác về “Chip”, hãy nhấn vào đây.
Nguồn: Electronics Online
