אפלייד מטיריאלס תפתח מתג חדש לרכיבי בינה מלאכותית
29 יולי, 2018
המתג החדש יפותח בשיתוף עם חברת ARM ועם חברת Symetrix, ויתבסס על טכנולוגיית הזיכרון ההתנגדותי CeRAM של סימטריקס. המטרה היא לפתח ארכיטקטורת מיחשוב מסוג חדש לגמרי - חסכונית באנרגיה ומהירה מאוד
חברת אפלייד מטיריאלס (Applied Materials) זכתה בפרוייקט של הסוכנות האמריקאית למחקרי ביטחון מתקדמים (DARPA) לפיתוח מתג אלקטרוני מסוג חדש, עבור מערכות בינה מלאכותית המחקות את פעילות המוח. הפרוייקט נעשה במסגרת תוכנית Electronics Resurgence Initiative של דארפה, לפיתוח מערכות אלקטרוניות מסוג חדש לגמרי, שנועדו להתגבר על המגבלות של חוק מור.
פיתוח המתג החדש ייעשה בשיתוף עם חברת ARM ועם חברת Symetrix ויתבסס על טכנולוגיית הזיכרון ההתנגדותי CeRAM של סימטריקס, המאפשרת לאחסן ולעבד מידע ברכיב יחיד. מתגים מבוססים על התכונות של חומרים מסוג Strongly correlated materials (שלעתים מכונים בשם "חומרים קוונטיים"), שבהם קיימים גבישים הבנויים מאטומים של חומרים מוליכים ושל חומרים מבודדים. בחומרים האלה ההתנהגות של האלקטרונים תלויה במצב הגביש סביבם, ולכן הם יכולים לעבור בקלות ממצבי הולכה למצבי קיטעון ולהיפך. מעשית פירוש הדבר שניתן לייצר מתג אנלוגי הזוכר את כמות המטען השמורה בו.
מתג כזה יכול לייצר מערכות עיבוד אות אנלוגיות בדומה לרשתות עצביות בטבע, בניגוד למצב כיום בתעשיית האלקטרוניקה, שבה העיבוד נעשה במתכונת דיגיטלית. הדבר מאפשר גם חיסכון גדול באנרגיה וקבלת זמני תגובה מהירים מאוד, מכיוון שאין צורך לבצע המרת מידע מאנלוג לדיגיטל ולהיפך (ADC/DAC), כפי שנעשה במערכות מיחשוב כיום. סגן נשיא תחום שיתופי הפעולה באפלייד מטיריאלס, סטיב גנהיאם, אמר שהחברה תספק ידע בתחום הנדסת החומרים כדי להביא לפריצת דרך בתחום הבינה המלאכותית. ההכרזה נעשתה במהלך הכינוס השנתי הראשון של הפרוייקט (ERI Summit).
המטרה של הפרוייקט היא לפתח טכנולוגיות מיחשוב חדשות שאינן מבוססות על ארכיטקטורת פון נוימן (von Neumann Compute Architecture). אחד מהעקרונות של התפישה החדשה הוא שהעיבוד ייעשה במקום שבו המידע נמצא, באופן המאפשר לצמצם עד למינימום את הצורך בהעברת נתונים ממקום למקום, ועל-ידי כך לחסוך בהספק ולהאיץ את מהירות העיבוד. במובן הזה, בניית שבבי בינה מלאכותיתי חדשים היא מעין פרוייקט הדגמה של רעיון גדול בהרבה.
פורסם בקטגוריות: חדשות , סמיקונדקטורס
