Computer migliori grazie ai nanocristalli di perovskite
Ricercatori dell'Empa, del Politecnico di Zurigo e del Politecnico di Milano stanno sviluppando un nuovo tipo di componente informatico più potente e più facile da produrre rispetto ai suoi predecessori. La particolarità è che dovrebbe elaborare grandi quantità di dati in modo rapido ed efficiente dal punto di vista energetico, seguendo l'esempio del cervello umano.
Il cervello umano è ancora superiore ai moderni computer sotto molti aspetti. Sebbene la maggior parte delle persone non sia in grado di calcolare bene come un computer, possiamo elaborare senza sforzo informazioni sensoriali complesse e imparare dalle nostre esperienze, cosa che un computer non può (ancora) fare. E nel farlo, il cervello consuma appena la metà dell'energia di un computer portatile.
Una delle ragioni dell'efficienza energetica del cervello è la sua struttura. I singoli neuroni e le loro connessioni, chiamate sinapsi, possono sia memorizzare che elaborare le informazioni. Nei computer, invece, la memoria è separata dal processore e i dati devono essere trasportati avanti e indietro tra queste due unità. La velocità di questo trasporto è limitata, il che rende l'intero computer più lento quando la quantità di dati è molto elevata.
Una possibile soluzione a questo collo di bottiglia è rappresentata da nuove architetture informatiche modellate sul cervello umano. A tal fine, gli scienziati stanno lavorando sui cosiddetti memristori: componenti che, come le cellule cerebrali, combinano la memorizzazione e l'elaborazione dei dati. Un team di ricercatori dell'Empa, del Politecnico di Zurigo e del Politecnico di Milano ha sviluppato un memristor più potente e più facile da produrre rispetto ai suoi predecessori. I ricercatori hanno recentemente pubblicato i loro risultati sulla rivista "Science Advances".
Prestazioni grazie alla conducibilità mista
I nuovi memristori si basano su nanocristalli di perovskite alogenata, un materiale semiconduttore noto per la produzione di celle solari. "Le perovskiti alogenuri conducono sia ioni che elettroni", spiega Rohit John, che fino a poco tempo fa lavorava come "ETH Fellow" e postdoc al Politecnico di Zurigo e all'Empa. "Questa doppia conduttività consente di effettuare calcoli più complessi e più vicini ai processi cerebrali".
I ricercatori hanno condotto la parte sperimentale dello studio interamente all'Empa: Hanno prodotto i memristori a film sottile nel Thin Films and Photovoltaics Laboratory e hanno studiato le loro proprietà fisiche nel Transport at Nanoscale Interfaces Laboratory. Sulla base dei risultati delle misurazioni, hanno poi simulato un complesso compito di calcolo che corrisponde a un processo di apprendimento nella corteccia visiva del cervello. Il compito consisteva nel determinare l'orientamento di una barra luminosa in base ai segnali provenienti dalla retina.
"A nostra conoscenza, è solo la seconda volta che questo tipo di calcolo viene eseguito sui memristori", afferma Maksym Kovalenko, professore dell'ETH e capo del gruppo di ricerca sui materiali inorganici funzionali dell'Empa e dell'ETH di Zurigo. "Allo stesso tempo, i nostri memristori sono molto più facili da produrre rispetto a quelli precedenti". Questo perché, a differenza di molti altri semiconduttori, le perovskiti non richiedono temperature elevate per la cristallizzazione. Inoltre, i nuovi memristori non richiedono il lungo precondizionamento con determinate tensioni elettriche di cui hanno bisogno i componenti analoghi per tali compiti di calcolo. Questo li rende più veloci e più efficienti dal punto di vista energetico.
Completare, non sostituire
La tecnologia non è ancora pronta per l'uso. Allo stesso tempo, la semplice produzione dei nuovi memristori rende difficile la loro integrazione con i chip dei computer esistenti: le perovskiti non possono sopportare le temperature di 400-500 gradi Celsius necessarie per la lavorazione del silicio, almeno non ancora. Secondo Daniele Ielmini, professore del Politecnico di Milano, tuttavia, questa integrazione è la chiave del successo per le nuove tecnologie informatiche simili al cervello. "Il nostro obiettivo non è quello di sostituire l'architettura classica dei computer", spiega. "Piuttosto, vogliamo sviluppare architetture alternative che possano svolgere determinati compiti in modo più veloce ed efficiente dal punto di vista energetico. Questo include, ad esempio, l'elaborazione parallela di grandi quantità di dati, come avviene oggi ovunque, dall'agricoltura all'esplorazione spaziale".
Promettente: esistono altri materiali con proprietà simili che potrebbero essere presi in considerazione per la produzione di memristori ad alte prestazioni. "Ora possiamo testare il nostro progetto di memristori con diversi materiali", dice Alessandro Milozzi, dottorando al Politecnico di Milano. "Forse alcuni di essi sono più adatti all'integrazione con il silicio".
(Fonte: Empa)
