Dagens kiselchip börjar nå sin gräns för AI. Nu har forskare skapat en analog komponent som härmar hjärnan – och sänker energiförbrukningen.
Forskare vid University of Michigan har utvecklat en ny typ av minneskomponent, en så kallad memristor, tillverkad av ämnet vismutselenid. Den nya komponenten kan både lagra och bearbeta data samtidigt. Studien är nyligen publicerad i den vetenskapliga tidskriften ACS Nano.
Dagens traditionella datorer lider av en strukturell flaskhals. Data måste hela tiden skickas fram och tillbaka mellan separata minnes- och processorenheter. Detta kostar både tid och enorma mängder energi när gigantiska AI-modeller ska tränas.
Den nya memristorn löser problemet genom att kombinera tre tekniska egenskaper som tidigare varit omöjliga att få in i samma enhet. Enligt forskarna klarar den av att behålla data under lång tid, den kan justeras steglöst likt en analog signal, och den kräver ingen extern strömreglering. I ett första test lyckades kretsen på egen hand styra en balansspak i ett helt analogt hårdvarunätverk.
Om tekniken kan massproduceras innebär det att framtidens datacenter kan drivas betydligt mer energieffektivt. Det är en central pusselbit för en techbransch som just nu dammsuger Europa och USA på fossilfri el för att bygga ut sina AI-tjänster utan att spräcka klimatmålen.
Xiaogan Liang, professor vid University of Michigan, konstaterar att komponenten fungerar precis på det sätt som AI-kretsdesigners länge har efterfrågat. Nästa steg blir att testa hårdvaran i större kommersiella nätverk för att utvärdera prestandan i full skala.