Des chercheurs de l'université de Fudan et de l'Académie chinoise des sciences ont récemment mis au point des neuristors basés sur des matériaux bidimensionnels (2D) qui peuvent effectuer des opérations logiques individuellement. Il n'est donc plus nécessaire de recourir à plusieurs dispositifs. Ces neuristors, pourraient permettre le développement de systèmes informatiques bioinspirés plus performants.
Les neurones individuels du cerveau humain peuvent effectuer efficacement des opérations dites booléennes. Il s'agit d'un type d'opérations algébriques comprenant l'union, la soustraction et l'intersection. Cependant, les systèmes informatiques qui émulent les neurones biologiques, tels que les systèmes informatiques neuromorphiques, nécessitent généralement plusieurs dispositifs pour effectuer ces opérations.
Des neuristors à base de matériaux 2D
« Dans nos travaux précédents, nous avons proposé une architecture de transistor 2D à haute efficacité surfacique. Une architecture capable de réaliser un calcul logique par photoswitching dans une seule cellule », a déclaré Peng Zhou, l'un des chercheurs qui ont réalisé l'étude. Selon lui, le transistor proposé effectue efficacement le calcul logique linéaire.
Les résultats de recherches récentes suggèrent qu'un seul neurone humain est capable d'effectuer des opérations logiques non linéaires. L'objectif principal de l'étude était de concevoir un dispositif électronique unique. Un dispositif capable d'imiter cette capacité de calcul logique non linéaire des neurones individuels du cerveau humain.
« Nos neuristors pour portes logiques ont été conçus avec une structure à double porte, en utilisant des matériaux 2D comme matériaux de canal », a déclaré Zhou. « En particulier, nous avons utilisé différentes polarités de matériaux 2D, notamment des caractéristiques de type ambipolaire, de type n et de type p, dans le neuristor pour générer différentes opérations logiques. Par conséquent, un neuristor peut fonctionner comme une porte logique. »
Des neuristors capables d'imiter la capacité de calcul logique d'un seul neurone humain
Pour évaluer le dispositif qu'ils ont conçu et confirmer sa faisabilité, les chercheurs ont fabriqué des circuits logiques en demi-addition et de contrôle de parité. Ils ont ainsi utilisé un neuristor WSe2 et un neuristor MoS2 dans une configuration à deux transistors et deux résistances. Ils ont aussi constaté que les circuits obtenus permettaient un gain de surface de 78 % par rapport aux circuits de conception plus conventionnelle.
« Nous avons démontré un fonctionnement logique non linéaire en utilisant pleinement la caractéristique de type ambipolaire des matériaux 2D. Ainsi, les neuristors avec différentes polarités peuvent imiter la capacité de calcul logique d'un seul neurone humain. La faisabilité de ces neuristors a été validée plus avant. Ils ont déjà été utilisés pour démontrer un demi-additionneur logique à faible encombrement et un réseau neuronal binaire à haute efficacité. » a indique Zhou
Pour des puces informatiques plus petites et plus efficaces
Dans une série de simulations où ils ont fait fonctionner un réseau neuronal binaire basé sur un réseau XNOR 3D, les circuits logiques créés par les chercheurs ont atteint une efficacité énergétique de 622,35 téra-opérations par seconde par watt et une consommation d'énergie de 7,31 mW. À l'avenir, le neuristor et les portes logiques conçus par cette équipe de chercheurs pourraient donc être utilisés pour développer des puces informatiques neuromorphiques plus petites, plus efficaces et consommant moins d'énergie.
« Nous démontrons la bibliothèque logique basée sur des matériaux 2D avec différentes polarités, tels que MoS2, WSe2 et BP, et différents neuristors génèrent différentes opérations logiques », a déclaré Zhou. Dans une prochaine étape, nous voulons ajouter la couche de mémoire dans l'architecture du neuristor. L'objectif étant de faire en sorte que la polarité puisse être commutée par les opérations de mémoire au lieu du type de matériaux. Ce qui signifie qu'un neuristor générerait différentes opérations logiques.
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