Theo báo cáo, một nhóm nghiên cứu do Giáo sư Hussam Amrouch thuộc Đại học Kỹ thuật Munich (TUM) dẫn đầu đã phát triển một kiến trúc có thể được sử dụng cho trí tuệ nhân tạo và mạnh gấp đôi so với các phương pháp tính toán trong bộ nhớ tương tự. Kết quả nghiên cứu mới nhất vừa được công bố trên tạp chí Nature. Người ta nói rằng công nghệ chip mới cải tiến tích hợp chức năng lưu trữ và xử lý dữ liệu, cải thiện đáng kể hiệu quả và hiệu suất. Các con chip, lấy cảm hứng từ bộ não con người, dự kiến ​​sẽ có mặt trên thị trường trong vòng 3 đến 5 năm tới và sẽ cần sự hợp tác liên ngành để đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn của ngành.


Có thông tin cho rằng nhóm Amrouch đã áp dụng một mô hình điện toán mới sử dụng một mạch đặc biệt gọi là bóng bán dẫn hiệu ứng trường sắt điện (FeFET). Trong vòng một vài năm, điều này có thể được chứng minh là có thể áp dụng được cho trí tuệ nhân tạo tổng hợp, các thuật toán học sâu và các ứng dụng robot.

Trên thực tế, ý tưởng cơ bản của họ rất đơn giản: các chip trước đây chỉ thực hiện các phép tính trên bóng bán dẫn, nhưng giờ đây chúng cũng là nơi lưu trữ dữ liệu. Điều này tiết kiệm cả thời gian và công sức. “Kết quả là hiệu suất của con chip cũng được cải thiện”, Amrouch nói.

Khi nhu cầu của con người tiếp tục tăng lên, các chip trong tương lai phải nhanh hơn và hiệu quả hơn các chip trước đây. Vì vậy, chúng không thể nóng lên nhanh chóng. Điều này rất cần thiết nếu chúng hỗ trợ các ứng dụng như tính toán thời gian thực trong khi máy bay không người lái đang bay.

"Các nhiệm vụ như thế này cực kỳ phức tạp và tiêu tốn năng lượng đối với máy tính", các nhà nghiên cứu cho biết.

Những yêu cầu chính này đối với chip có thể được tóm tắt bằng tham số toán học TOPS/W: "hoạt động terahertz mỗi giây trên mỗi watt". Đây có thể được coi là một chỉ số kỹ thuật quan trọng của các chip trong tương lai: bộ xử lý có thể thực hiện bao nhiêu teraflop hoạt động (TOP) mỗi giây (S) khi được cung cấp nguồn điện một watt (W).

Con chip trí tuệ nhân tạo mới này có thể cung cấp 885TOPS/W. Điều đó khiến nó mạnh gấp đôi so với các chip AI tương tự, bao gồm cả chip MRAM của Samsung. Các chip CMOS (chất bán dẫn oxit kim loại bổ sung) được sử dụng phổ biến hiện nay hoạt động ở tốc độ trong khoảng 10-20TOPS/W.

Cụ thể, các nhà nghiên cứu đã mượn các nguyên tắc kiến ​​trúc chip hiện đại từ con người. Amrouch cho biết: “Trong não, các tế bào thần kinh xử lý tín hiệu và các khớp thần kinh ghi nhớ thông tin này”, mô tả cách con người có thể học và nhớ lại các mối quan hệ phức tạp.

Để thực hiện việc này, chip sử dụng bóng bán dẫn "sắt điện" (FeFET). Công tắc điện tử này có một đặc tính bổ sung đặc biệt (đảo ngược cực tính khi đặt điện áp vào) cho phép nó lưu trữ thông tin ngay cả khi nguồn điện bị cắt. Ngoài ra, chúng còn cho phép lưu trữ và xử lý dữ liệu đồng thời trong bóng bán dẫn.

Amrouch tin rằng: “Giờ đây, chúng tôi có thể xây dựng các chipset hiệu quả cho các ứng dụng như học sâu, trí tuệ nhân tạo tổng hợp hoặc robot, trong đó dữ liệu phải được xử lý tại nơi nó được tạo ra.”

Tuy nhiên, các giáo sư tại Viện Nghiên cứu Tích hợp về Robot và Trí tuệ Máy móc (MIRMI) tại Đại học Kỹ thuật Munich tin rằng sẽ mất nhiều thời gian năm để đạt được mục tiêu này. Ông tin rằng chip bộ nhớ đầu tiên phù hợp cho các ứng dụng thực tế sẽ không xuất hiện sớm nhất là từ 3 đến 5 năm.