Ученые нашли материал для создания искусственного мозга
Ученые нашли возможность создать искусственный синапс для решения задач подобно мыслительному процессу человека. Сегодня для этого предлагается множество вариантов и один из самых перспективных видится в сегнетоэлектриках. На таких материалах уже лет 20 выпускается память FeRAM, а новое исследование показывает, как сделать элементы памяти атомарной толщины и приблизиться к нейроморфным вычислениям в объеме процессора.
В серийно выпускаемой памяти FeRAM переключающий элемент обычно выполнен из пьезокерамики, а именно цирконат-титаната свинца (PZT). Свойства материала сохранять поляризацию даже после снятия внешнего управляющего сигнала - электромагнитного поля - придает памяти FeRAM ее важнейшее свойство энергонезависимости. Она сохраняет данные даже при отключенном питании. Для имитации работы мозга - это крайне важно. Но в нынешнем виде ячейка FeRAM слишком крупная и "мозг" с ее использованием будет очень и очень большой.
Для изготовления искусственных синапсов удобны тонкопленочные структуры толщиной в несколько атомов - это даст малые размеры, высокую плотность и низкое энергопотребление. Выяснилось, что довольно перспективным сегнетоэлектрическим материалом для тонкопленочных искусственных синапсов является оксид гафния (HfO2). Этот материал прекрасно осаждается из газовой среды с использованием современных методов создания тонкопленочных структур с высокой точностью и под надежным контролем. Температуры процессов создания пленок совместимы с техпроцессами КМОП (CMOS) и не сожгут элементы чипа в процессе изготовления микросхем.
Схематическое изображение синапса человека (слева) и ячейки сегнетоэлектрической памяти (справа). Источник изображения: ACS Appl. Electron. Mater. 2020, 2, 12, 4023-4033
Определенная проблема была в том, что сегнетоэлектрические свойства HfO2 относительно нестабильны, но добавка в к нему циркония (Zr) решила эту проблему. Тем самым соединение оксид гафния-циркония (HZO) оказалось одним из сильных кандидатов для изготовления памяти с использованием сегнетоэлектриков и обещает революцию в области вычислений памяти.
