I chip convenzionali spostano continuamente dati tra memoria ed unità di elaborazione: questo rallenta il sistema e aumenta il consumo di energia. Con l'aumento della domanda per l'intelligenza artificiale, si prevede che il consumo dei data center dedicati all'AI raddoppierà entro la fine del decennio, il che solleva domande su sostenibilità e progettazione.
Per affrontare il problema gli scienziati studiano il calcolo neuromorfo, ovvero hardware che imita reti neurali biologiche. Il gruppo della professoressa Suchi Guha, University of Missouri, sviluppa componenti che riproducono il comportamento delle sinapsi usando transistor organici. Questi dispositivi memorizzano ed elaborano le informazioni nello stesso luogo invece di separarli.
I ricercatori hanno confrontato materiali organici che sembravano simili e hanno scoperto grandi differenze di prestazione. La variabile chiave è stata l'interfaccia tra semiconduttore e strato isolante. Lo studio propone principi di progetto per hardware neuromorfo e è pubblicato su ACS Applied Electronic Materials.
Parole difficili
- consumo — Quantità di energia usata da qualcosa.
- calcolo neuromorfo — Tipo di calcolo che imita il cervello.
- sinapsi — Connessione tra neuroni che trasmette segnali.
- interfaccia — Zona dove due componenti si incontrano.
- semiconduttore — Materiale con conduzione elettrica intermedia.
- strato isolante — Materiale che blocca il passaggio di corrente.
- progettazione — Attività per decidere struttura e funzioni.
- dispositivo — Oggetto o apparecchio con una funzione tecnica.dispositivi
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Domande di discussione
- Come ti preoccupa l'aumento del consumo energetico dei data center? Perché?
- Quali vantaggi potrebbero avere dispositivi che memorizzano ed elaborano nello stesso luogo?
- Pensi che l'uso di materiali organici nei dispositivi sia positivo? Spiega brevemente.
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