Des chercheurs ont mis au point un nouveau type de dispositif nanoélectronique qui pourrait réduire considérablement la consommation d’énergie des matériels d’intelligence artificielle en imitant le cerveau humain.
Des chercheurs de l’Université de Cambridge ont mis au point une forme d’oxyde d’hafnium qui se comporte comme un « memristor » très stable et à faible consommation d’énergie – un composant conçu pour imiter le fonctionnement efficace des connexions neuronales dans le cerveau. Leurs résultats sont publiés dans la revue Science Advances .
Les systèmes d’IA actuels reposent sur des puces informatiques classiques qui transfèrent constamment des données entre la mémoire et les unités de traitement. Ce transfert incessant de données consomme d’importantes quantités d’électricité, et la demande mondiale explose à mesure que l’IA se généralise dans tous les secteurs d’activité.
L’informatique neuromorphique, inspirée du cerveau, est une approche alternative du traitement de l’information qui pourrait réduire la consommation d’énergie jusqu’à 70 % en stockant et en traitant les informations au même endroit, et ce, avec une consommation d’énergie extrêmement faible. Un tel système serait également beaucoup plus adaptable, à l’image de notre propre cerveau qui est capable d’apprendre et de s’adapter.
« La consommation d’énergie est l’un des principaux défis du matériel d’IA actuel », explique le Dr Babak Bakhit, auteur principal de l’étude et membre du département de science des matériaux et de métallurgie de l’université de Cambridge. « Pour y remédier, il faut des dispositifs à très faible consommation, d’une excellente stabilité, d’une uniformité remarquable entre les cycles de commutation et les dispositifs, et capables de basculer entre de nombreux états distincts. »
La plupart des memristors actuels reposent sur la formation de minuscules filaments conducteurs au sein d’un matériau à base d’oxyde métallique. Cependant, le comportement de ces filaments est imprévisible et ils nécessitent généralement des tensions de formation et de fonctionnement élevées, ce qui limite leur utilité dans les systèmes de stockage et de calcul de données à grande échelle.
L’équipe de Cambridge a créé un nouveau type de film mince à base d’hafnium qui change d’état d’une manière totalement inédite. En ajoutant du strontium et du titane et en faisant croître le film selon une méthode en deux étapes, les chercheurs ont pu former de minuscules portes électroniques, ou « jonctions pn », au sein de l’oxyde, à l’interface entre les couches. Ceci permet au dispositif de modifier sa résistance de façon continue en faisant varier la hauteur d’une barrière d’énergie à l’interface, plutôt qu’en faisant croître ou rompre les filaments.
Bakhit, également affilié au département d’ingénierie de Cambridge, a déclaré que ce mécanisme permet de surmonter l’un des principaux obstacles au développement de la technologie des memristors. « Les dispositifs à filament présentent un comportement aléatoire », a-t-il expliqué. « En revanche, comme nos dispositifs commutent à l’interface, ils affichent une uniformité remarquable d’un cycle à l’autre et d’un dispositif à l’autre. »
Grâce à ces dispositifs à base d’hafnium, les chercheurs ont obtenu des courants de commutation environ un million de fois inférieurs à ceux de certains dispositifs classiques à base d’oxyde. Les memristors ont également produit des centaines de niveaux de conductance distincts et stables, une condition essentielle pour le calcul analogique « en mémoire ».
Des tests en laboratoire ont démontré que les dispositifs pouvaient supporter de manière fiable des dizaines de milliers de cycles de commutation et conserver leurs états programmés pendant environ une journée. Ils ont également reproduit des règles d’apprentissage fondamentales observées en biologie, telles que la plasticité dépendante du temps d’arrivée des potentiels d’action : le mécanisme par lequel les neurones renforcent ou affaiblissent leurs connexions en fonction du moment d’arrivée des signaux.
« Ce sont les propriétés dont vous avez besoin si vous voulez un matériel capable d’apprendre et de s’adapter, plutôt que de simplement stocker des bits », a déclaré Bakhit.
Il reste cependant des défis à relever. Le procédé de fabrication actuel requiert des températures d’environ 700 °C, supérieures aux tolérances standard de fabrication des semi-conducteurs. « Il s’agit actuellement du principal défi de notre procédé de fabrication », a déclaré Bakhit. « Mais nous travaillons à réduire la température afin de la rendre plus compatible avec les procédés industriels standards. »
Malgré cela, il estime que cette technologie pourrait à terme être intégrée à des systèmes à l’échelle de la puce. « Si nous parvenons à réduire la température et à intégrer ces dispositifs sur une puce, ce serait un progrès considérable », a-t-il déclaré.
Bakhit, physicien des matériaux, a déclaré que cette avancée majeure faisait suite à plusieurs années d’expériences infructueuses. Le tournant s’est produit à la fin de l’année dernière lorsqu’il a expérimenté une variante de la méthode de dépôt en deux étapes, en ajoutant de l’oxygène seulement après la croissance de la première couche.
« J’y ai consacré près de trois ans », a-t-il déclaré. « Il y a eu énormément d’échecs. Mais fin novembre, nous avons constaté les premiers résultats vraiment encourageants. Il est encore trop tôt pour tirer des conclusions définitives, bien sûr, mais si nous parvenons à résoudre le problème de la température, cette technologie pourrait être révolutionnaire car la consommation d’énergie est bien moindre et, parallèlement, les performances de l’appareil sont extrêmement prometteuses. »
