Jest to szczególnie ważne teraz, kiedy sztuczna inteligencja coraz częściej opuszcza centra danych i zaczyna trafiać bezpośrednio do samochodów, robotów, sensorów czy urządzeń noszonych na ciele. Tam problemem nie jest tylko to, ile operacji można wykonać w sekundę. Świat nie dostarcza bowiem danych w idealnie równym tempie. Samochód może nagle przyspieszyć, a czujnik w jednej chwili obserwować spokojny sygnał, by sekundę później zostać zasypanym drastycznymi zmianami. Elektronika przyszłości musi więc nie tylko “widzieć”, co się dzieje, ale również rozumieć tempo tych zmian.
Tranzystor, który pamięta przeszłość sygnału
Zespół kierowany przez profesora Shinhyuna Choia z KAIST opracował programowalny dynamiczny memtranzystor, czyli PDM. Łączy on właściwości klasycznego tranzystora z pamięcią, więc jego aktualna odpowiedź może zależeć również od tego, co działo się z nim chwilę wcześniej. Koreańczycy dodali jednak coś jeszcze, bo możliwość programowania tego, jak szybko element “zapomina”.
Czytaj też: Czy to jeszcze tranzystor, czy świecąca komórka nerwowa dla elektroniki?
Wewnątrz powstała dwufunkcyjna struktura bramki. Warstwa przechowywania ładunku, wykorzystująca IGZO, zajmuje się krótkotrwałym przetwarzaniem sygnału, natomiast osobna warstwa pułapkowania elektronów zachowuje zaprogramowany stan bez konieczności ciągłego zasilania. Zmieniając liczbę zgromadzonych tam elektronów, naukowcy mogą regulować tempo, w którym prąd po impulsie wraca do pierwotnego poziomu.
Innymi słowy, jeden element można przestawić tak, żeby był bardziej “wyczulony” na szybkie albo wolniejsze zmiany. Właśnie tutaj widzę największe znaczenie całej pracy. Zamiast pobrać surowe dane i później programowo analizować, co zmieniało się szybko, a co wolno, część tej roboty wykonuje fizyka samego półprzewodnika.
“40 razy mniej błędów”… ale tylko w konkretnym przypadku
Najbardziej efektowną liczbą jest oczywiście nawet 40-krotne ograniczenie błędu prognozowania. Nie oznacza to jednak, że Koreańczycy stworzyli procesor do zastosowań AI, który jest 40 razy dokładniejszy od dzisiejszych układów. Test dotyczył konkretnego zadania przewidywania sygnału złożonego z nakładających się oscylacji i porównania konkretnej architektury z bazowym systemem wykorzystującym pojedynczą charakterystykę czasową.
Jeszcze ciekawiej wygląda drugi eksperyment. Naukowcy wykonali bowiem macierz 16 x 16 urządzeń PDM, a następnie wykorzystali jej część do przewidywania atraktora Lorenza, czyli klasycznego modelu układu chaotycznego. W konfiguracji wykorzystującej osiem różnych stanów czasowych uzyskali NMSE na poziomie 2,8 x 10-3, podczas gdy przy wykorzystaniu tylko jednego stanu było to 1,2 x 10-2. System osiągnął przy tym dokładność porównywalną z programową implementacją.
Elektronika zaczyna wykonywać obliczenia własną fizyką
O podobnym kierunku pisałem niedawno przy fotomemrystorze, który dostosowuje czułość do oświetlenia. Tam sensor nie był już jedynie biernym punktem zbierającym światło, bo sam materiał pomagał filtrować informacje. Tutaj dzieje się coś podobnego z czasem. PDM wykorzystuje własną dynamikę elektryczną jako element obliczenia.
Czytaj też: Zbudowali liczący mechanizm bez elektroniki. Sprężyny i pręty wykonują operacje logiczne bez tranzystorów
Ma to ogromny sens zwłaszcza przy tzw. edge AI. Klasyczny komputer przerzuca dane między pamięcią i jednostką obliczeniową, a każdy taki transport kosztuje energię i czas. Opisywane podejście próbuje zaś część problemu rozwiązać inaczej, wykorzystując naturalną dynamikę fizycznego układu do przekształcania strumienia danych, po czym stosunkowo prosty etap wyjściowy odczytuje rezultat. W PDM różne elementy mogą jednocześnie reagować na różne skale czasowe.
Efekt? Robot obserwujący człowieka nie musiałby więc traktować powolnego wychylenia ręki i gwałtownego ruchu identycznie. Czujnik urządzenia ubieralnego mógłby analizować zarówno długotrwały trend, jak i nagłą zmianę. Samochód autonomiczny również dostaje przecież jednocześnie informacje zmieniające się z diametralnie różną szybkością.
Przyszłość chipów nie musi oznaczać wyścigu na tranzystory
Od pewnego czasu coraz bardziej przekonuje mnie myśl, że następna wielka zmiana w elektronice nie sprowadzi się po prostu do kolejnego zmniejszenia procesu technologicznego. Pisałem już o tym przy budowaniu układów półprzewodnikowych w pionie czy wprowadzaniu fotoniki coraz głębiej do komputerów. Coraz częściej zamiast pytać “jak zmieścić więcej tranzystorów?”, inżynierowie pytają “jak sprawić, żeby pojedynczy element robił więcej?”.
PDM idealnie wpisuje się w ten trend. Naukowcy uzyskali około pięciokrotny zakres regulacji stałej czasowej, ponad dziesięciokrotny zakres częstotliwości charakterystycznej, a sam układ wykonali z materiałów i procesów zgodnych z technologią CMOS. Nie oznacza to jednak, że za kilka lat PDM znajdziemy w smartfonach. Publikacja pokazuje prototypową architekturę i laboratoryjne zadania obliczeniowe, a nie gotowy procesor pracujący w samochodzie czy robocie. Sama zgodność technologii produkcji również nie oznacza automatycznie taniej produkcji milionów takich elementów.
Czytaj też: Tradycyjne tranzystory mogą iść w odstawkę. Ta supercząstka czyni istne cuda
Uważam jednak, że właśnie takie projekty najlepiej pokazują, dokąd może zmierzać elektronika. Przez lata budowaliśmy coraz szybsze układy, które wykonywały coraz bardziej skomplikowane instrukcje. Teraz zaczynamy projektować elementy, których własna fizyka pomaga rozwiązać problem jeszcze zanim do pracy zabierze się klasyczny algorytm. Tranzystor nie dostał oczywiście prawdziwego “poczucia czasu”, ale jeśli potrafimy programować, jak długo zachowuje ślad przeszłego sygnału i jak reaguje na tempo kolejnych zmian, to jesteśmy już niepokojąco blisko elektronicznego odpowiednika takiej właśnie zdolności.
Przyszłość, w której procesor nie tylko liczy, ale również pamięta i reaguje na rytm świata, zaczyna właśnie wychodzić z laboratoriów.
Źródła: Nature Communications, KAIST
