Инженеры уже не одно десятилетие пытаются приблизить электронику к тому, как устроен мозг. Так появилась идея нейроморфного «железа» — устройств, которые работают по принципам нейронов и синапсов и поэтому потенциально могут запускать модели ИИ быстрее и экономичнее, чем привычные чипы. Одна из главных задач здесь — научиться хранить не просто ноль и единицу, а множество устойчивых промежуточных состояний, как это делают синапсы, меняя «силу связи» между нейронами.
Перспективным кандидатом для такой памяти считаются сегнетоэлектрики. Эти материалы обладают собственной электрической поляризацией и могут удерживать ее без постоянного питания, поэтому на их основе можно строить энергонезависимую память и транзисторы. Команда из Нанкинского университета аэронавтики и астронавтики представила в Nature Electronics новый сегнетоэлектрический транзистор необычного типа: в нем атомно тонкие слои материалов могут слегка «скользить» относительно друг друга. Такой подход оказался полезным не только для переключения между двумя состояниями, но и для тонкой многозначной настройки, которая важна именно для нейроморфных режимов.
В основе устройства лежит гетероструктура из графена и гексагонального нитрида бора. Эти двумерные материалы уложены слоями так, что их кристаллические решетки немного не совпадают, из-за чего возникает характерный муаровый рисунок. Исследователи собрали слои из очень тонких пластин, перенесли их «сухим» методом без растворителей и сформировали электроды. Дальше состояние транзистора настраивали сериями импульсов постоянного напряжения между истоком и стоком, а совместно с управляющим напряжением на затворе добивались заданной перестройки локальных носителей заряда под влиянием муарового потенциала.
Ключевой результат в том, что транзистор смог хранить 3 024 устойчивых состояния поляризации. В одном фиксированном режиме работы устройство давало более 36 различимых состояний, а с помощью напряжения на затворе удалось реализовать 84 режима, и их комбинация как раз и дала итоговое число. Отдельно авторы отмечают стабильность: состояния сохранялись более 100 000 секунд. В качестве демонстрации применимости к задачам ИИ транзистор использовали в алгоритме распознавания изображений, где точность составила около 93%.
Авторы считают, что такая «скользящая» сегнетоэлектрическая схема расширяет число управляемых состояний на наноуровне и при этом работает при комнатной температуре и при повышенных температурах, а сама платформа выглядит масштабируемой. Дальше команда планирует двигаться к производству на уровне пластин, а также улучшать скорость отклика, ресурс и число достижимых состояний, чтобы приблизить технологию к реальным нейроморфным устройствам.