机器学习应用程序的重要性日益提高，也促进了技术的发展，更小，更节能的计算机芯片一直是研究的重要方向之一，这意味着可以在同一电路中处理和存储更多数据。实际上，到目前为止，计算机芯片的能效仍然受到现有架构的限制，在现有架构中，数据处理和数据存储以两个独立的单元执行。这意味着必须在两个单元之间连续传输数据，从而浪费大量的人工智能时间和精力。但是，在人脑（世界上功能最强大的计算机）中，神经元具有处理和存储信息的能力。基于此，工程师试图模仿该功能，并在存储器中创建具有逻辑架构的芯片，有时称为“忆阻器”。逻辑是无需传输大量数据，因此可以制造更小，更快的设备，并消耗更少的能量。最近，EPFL纳米级电子与结构实验室（LANES）的研究人员基于这一愿景开发了新一代电路。新一代电路可以提供更小，更快和更节能的设备，这将为人工智能系统带来巨大好处。他们的革命性技术是第一个将2D材料用于存储器架构中的逻辑的技术，或者是将逻辑运算与存储器功能结合在一起的单一架构。新型芯片称为浮栅场效应晶体管（FGFET），通常用于闪存系统中。具体而言，EPFL芯片由MoS2制成，MoS2是仅由三个原子厚的单层组成的2D材料，也是一种出色的半导体材料。同时，EPFL芯片基于浮栅场效应晶体管（FGFET）。这些晶体管的优点是它们可以长时间保持电荷。它们通常用于相机，智能手机和计算机的闪存系统中。实际上，正是由于MoS2的独特电学特性，它对FGFET中存储的电荷特别敏感，这也使通道工程师能够开发可用作存储器存储单元和可编程晶体管的电路。通过使用MoS2，他们能够将众多处理功能集成到单个电路中，然后根据需要进行更改。研究人员说，这种电路设计具有许多优点。它不仅可以减少与在存储单元和处理器之间传输数据相关的能量损失，减少计算操作所需的时间，还可以减少所需的空间。这为更小，更强大，更节能的人工智能设备打开了大门。研究结果已经在《自然》杂志上发表。杂志。