Repenser le matériel d'IA grâce à de minuscules tiges vibrantes
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Des chercheurs de Cornell ont mis au point un nouveau type de dispositif informatique qui stocke les informations électriquement mais les lit grâce à de minuscules mouvements mécaniques, une approche inhabituelle qui pourrait ouvrir la voie à un matériel plus économe en énergie pour l'intelligence artificielle et le calcul scientifique.
Une nouvelle approche de la mémoire et de l'informatique
Ce dispositif, décrit dans la revue Nano Letters en avril, associe des matériaux ferroélectriques à une tige vibrante microscopique, permettant d'accéder à des informations analogiques stockées sans recourir à une lecture électrique conventionnelle. Il est conçu pour le calcul neuromorphique, une approche du traitement de l'information inspirée du cerveau, ainsi que pour le calcul analogique en mémoire au sens large, où mémoire et calcul sont étroitement intégrés.
« Les ordinateurs actuels sont extrêmement puissants, mais ils dissocient généralement la mémoire du calcul », explique Shubham Jadhav, doctorant qui a dirigé la recherche avec Amit Lal, professeur titulaire de la chaire Robert M. Scharf 1977 à l'École de génie électrique et informatique du Cornell Duffield College of Engineering. « Pour l'IA et le calcul scientifique, cela signifie que le système consacre beaucoup de temps et d'énergie à de simples manipulations de nombres. Nous cherchons à savoir si le matériau lui-même peut stocker une valeur et contribuer simultanément au calcul. »
Découpler la manière dont les données sont écrites et lues
Dans de nombreux dispositifs ferroélectriques, le même circuit électrique sert à écrire, stocker et lire les informations, ce qui peut engendrer des courants parasites et des perturbations lors de la lecture. Les chercheurs souhaitaient conserver la fonction d'écriture électrique, mais déplacer la lecture vers un canal mécanique afin d'accéder à l'état stocké avec des perturbations électriques réduites et une consommation d'énergie en veille très faible au niveau du dispositif.
Pour ce faire, l'équipe a conçu un système microélectromécanique ferroélectrique (FeMEMS) constitué d'une couche de 20 nanomètres d'oxyde d'hafnium-zirconium intégrée à une tige suspendue. Des impulsions électriques programment le matériau en modifiant l'orientation de domaines ferroélectriques microscopiques à l'intérieur de la tige. Un faible signal de lecture provoque ensuite la vibration de la poutre, et le mouvement résultant révèle la valeur stockée.
Des centaines d'états pour une précision analogique
Au lieu de simples 0 et 1 binaires, les chercheurs ont démontré l'existence d'environ 200 états électromécaniques distincts, ce qui leur confère un contrôle précis sur les valeurs analogiques. Cette précision est cruciale car les erreurs de calcul analogique peuvent s'accumuler lors de l'exécution simultanée de nombreuses opérations.
« Si chaque valeur stockée n'est qu'approximative, ces petites erreurs peuvent s'accumuler au fil des calculs », a déclaré Jadhav. « En créant plusieurs états distincts, nous pouvons représenter les poids analogiques avec plus de précision. »
Multiplication physique à l'intérieur de l'appareil
Comme le signal entrant et l'état enregistré interagissent directement au sein du dispositif, le mouvement du faisceau fournit un analogue physique de la multiplication, une des opérations les plus courantes dans les systèmes d'IA. Par analogie simplifiée, si l'état programmé du faisceau représente le nombre 6 et le signal entrant le nombre 8, le mouvement du faisceau correspondrait à leur produit, soit 48. Dans les dispositifs d'IA réels, ce type de multiplication est répété de nombreuses fois pour traiter l'information.
Applications futures et prochaines étapes
Bien que ces travaux soient motivés par l'informatique neuromorphique, Jadhav a indiqué que cette approche pourrait également s'étendre au-delà du matériel d'IA. Le mouvement programmable électriquement d'une tige pourrait aider les chercheurs à étudier les nouveaux matériaux ferroélectriques et à développer des microsystèmes adaptatifs combinant la ferroélectricité à la détection capacitive, optique ou mécanique.
La prochaine étape consiste à développer des réseaux plus importants de ce dispositif, capables d'effectuer des opérations matricielles plus complexes tout en intégrant des circuits de commande et des systèmes de détection capacitive.
« Avant que la technologie CMOS ne devienne dominante, l'informatique offrait un terrain de recherche beaucoup plus ouvert », a déclaré Jadhav. « Les chercheurs exploraient de nombreuses méthodes physiques différentes pour stocker et traiter l'information. La technologie CMOS est finalement devenue si puissante et évolutive que nombre de ces idées sont tombées dans l'oubli. »
« Maintenant que la mise à l'échelle conventionnelle devient plus difficile, nous pouvons réexaminer certains de ces concepts en utilisant des matériaux modernes, la fabrication à l'échelle micro et nanométrique et la conception multiphysique. C'est ce qui rend cette plateforme passionnante. »
Ces travaux ont bénéficié du soutien du programme NanoWatt Platforms for Sensing, Analysis, and Computation de la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). Les dispositifs ont été fabriqués au Cornell NanoScale Facility , avec le soutien de la National Science Foundation (NSF). Les observations en microscopie électronique ont été réalisées au sein de la Plateforme pour la réalisation, l'analyse et la découverte accélérées des matériaux d'interface (PAAMI) et du Cornell Center for Materials Research (CMR) de l'université Cornell .