Les jonctions de tunnel magnétique imitent le comportement de synapse pour l'informatique neuromorphe économe en énergie

Le développement rapide de l'intelligence artificielle (IA) pose des défis à la technologie informatique d'aujourd'hui. Les processeurs de silicium conventionnels atteignent leurs limites: ils consomment de grandes quantités d'énergie, les unités de stockage et de traitement ne sont pas interconnectées et la transmission des données ralentit les applications complexes.

Comme la taille des modèles d'IA augmente constamment et qu'ils doivent traiter d'énormes quantités de données, le besoin de nouvelles architectures informatiques augmente. En plus des ordinateurs quantiques, la mise au point se déplace, en particulier, vers des concepts neuromorphes. Ces systèmes sont basés sur le fonctionnement du cerveau humain.

C'est là que la recherche d'une équipe dirigée par le Dr Tahereh Sadat Parvini et le professeur Dr. Markus Münzenberg de l'Université de Greifswald et des collègues du Portugal, du Danemark et de l'Allemagne ont commencé. Ils ont trouvé un moyen innovant de rendre les ordinateurs de demain beaucoup plus économes en énergie. Leur recherche se concentre sur des jonctions dite de tunnel magnétique (MTJ), de minuscules composants à l'échelle nanométrique.

« Ces composants stockent non seulement des informations, mais ils peuvent même les traiter, tout comme les cellules nerveuses. Physique des communications.

L'équipe de recherche a développé un schéma d'excitation opto-électrique hybride qui combine des courants électriques avec des impulsions laser courtes. Cela a permis de générer des tensions thermoélectriques particulièrement élevées dans les MTJ – une condition préalable importante pour la simulation ciblée du comportement de synapse.

Les physiciens ont pu identifier trois propriétés particulièrement remarquables: premièrement, la tension générée peut être ajustée de manière flexible en fonction du courant électrique, similaire au poids d'une synapse dans le cerveau. Deuxièmement, des signaux spontanés « pic » se sont produits, qui sont similaires à la façon dont les informations sont échangées entre les cellules nerveuses. Troisièmement, dans les simulations informatiques, un simple réseau neuromorphique basé sur cette technologie a déjà réalisé une précision de reconnaissance de 93,7% pour les chiffres qui avaient été écrits à la main.

« Nos résultats montrent que les MTJ avec contrôle optique-électrique représentent une plate-forme compacte et d'économie d'énergie pour la prochaine génération d'informatique », résume le professeur Markus Münzenberg. « Comme la technologie est compatible avec la technologie des semi-conducteurs d'aujourd'hui, nous pensons qu'à l'avenir, il pourrait être utilisé dans les appareils quotidiens ainsi que les ordinateurs hautes performances. »