Uma nova geração de chips de computador modelados a partir da rede neural do cérebro pode estar em produção até o final desta década, graças a um material recém-desenvolvido. Este é o primeiro transistor eletroquímico de 3 terminais feito de materiais 2D.
Cientistas do KTH Royal Institute of Technology em Estocolmo e da Universidade de Stanford descobriram que os componentes de memória feitos de um composto de carboneto de titânio chamado MXene têm “excelente potencial para complementar a tecnologia clássica de transistores”. Electrochemical Random Access Memory, ou ECRAM, se comporta como uma célula sináptica em uma rede artificial, fornecendo um armazenamento universal para armazenamento e processamento de dados. “Esses novos computadores contarão com componentes que podem ter vários estados e realizar cálculos na memória”, disse o professor associado da KTH e principal autor Max Hamedi em um comunicado.
As descobertas, publicadas na revista Advanced Functional Materials, sugerem que o MXene pode desempenhar um papel fundamental no desenvolvimento de computadores neuromórficos que trabalham mais próximos do cérebro humano e são milhares de vezes mais eficientes em termos energéticos do que os computadores tradicionais de hoje.
Em comunicado ao TechRadar Pro, Max Hamedi confirmou que a tecnologia “usa os mesmos processos que os wafers CMOS, integrando camadas de material 2D em silício. Estamos vendo velocidades de gravação 1000 vezes mais rápidas do que qualquer outro ECRAM demonstrado. Isso significa que, se dimensionarmos os ECRAMs 2D para nanoescala, eles podem ser tão rápidos quanto os transistores em computadores modernos (sub-nanossegundos), o que significa que podem ser incorporados em nossos computadores modernos usando a tecnologia CMOS (devido à compatibilidade de materiais metálicos de 2D transistores com tecnologia CMOS Fab).
"Seremos capazes de fazer unidades de computador para fins especiais (digamos em 5-10 anos) onde a memória e os transistores são fundidos, tornando-os pelo menos 1000 vezes mais eficientes em termos energéticos do que os melhores computadores que temos hoje para inteligência artificial e problemas de modelagem (alguns cálculos ainda mostram eficiência energética de 1 milhão de vezes para certos algoritmos).
Provavelmente, podemos esperar que o primeiro produto comercial apareça antes do final da década, pois a estratégia de entrada no mercado requer pelo menos cinco anos de testes.
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