İnqrid Fadelli tərəfindən , Phys.org

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

Edge süni intellekt tətbiqləri üçün yüksək sürətli və aşağı gecikmə ilə emal təklif edən yaddaşdaxili axtarış əməliyyatının nümunəsi. Mənbə: Honkonq Universiteti / Təbiət Nanotexnologiyası.

Süni intellekt (Sİ) sahəsindəki son irəliləyişlər məlumatların sürətli təhlili, məlumat mənbəyinin müəyyən edilməsi və istifadəyə uyğun məzmunun yaradılması üçün yeni və maraqlı imkanlar açmışdır. Sİ modellərini işlətmək üçün mövcud aparat təminatının məlumatları daxili yaddaş komponentlərindən prosessorlara davamlı olaraq daşıması lazımdır ki, bu da enerji tələb edir və konkret tapşırıqların həlli üçün tələb olunan vaxtı artıra bilər.

Son bir neçə ildə mühəndislər bu məhdudiyyəti aradan qaldıra biləcək, süni intellekt alqoritmlərini daha etibarlı və səmərəli şəkildə işlədə biləcək yeni sistemlər hazırlamağa çalışırlar . Təklif olunan həll yollarından biri yaddaşdaxili hesablama sistemlərinin inkişafıdır.

Məzmuna ünvanlanan yaddaş (CAM), yaddaş komponentlərinin saxlanılan məlumatları daha sürətli axtardığı, hər bir saxlanılan girişi məzmununa əsasən eyni vaxtda müqayisə etdiyi ən erkən yaddaşdaxili hesablama aparat sistemlərindən biridir, lakin silikon tranzistorlarının fundamental məhdudiyyəti səbəbindən süni intellekt tətbiqləri üçün çətinliklərlə üzləşir.

Honkonq Universiteti, Fudan Universiteti və Sinqapur Milli Universitetinin tədqiqatçıları bu yaxınlarda ənənəvi silikon əsaslı yarımkeçiricilərdən fərqli olaraq, ikiölçülü (2D) material molibden disulfid (MoS₂) istifadə edilərək hazırlanmış yeni bir CAM təqdim etdilər.

“Nature Nanotechnology” jurnalında dərc olunmuş məqalədə təqdim olunan bu ultra nazik cihazın yaddaş komponentində maşın öyrənmə alqoritmlərini olduqca yaxşı və səmərəli şəkildə işlətdiyi aşkar edilib.Analoq CAM massivinə bərkidilmiş MCU, sınaq lövhəsi və zond kartından ibarət xüsusi hazırlanmış eksperimental qurğunun sxematik və optik təsviri. Mənbə: Nature Nanotechnology (2025). DOI: 10.1038/s41565-025-02089-7

“Məqaləmizin ilham mənbəyi sahəmizdəki bir paradoksdan qaynaqlanırdı”, – məqalənin baş müəllifi Dr. Can Li Phys.org-a bildirib. “2D materialları ‘gözəl fizika’ və əla nəzəri xüsusiyyətlərə malik olması ilə tanınır, lakin onlar çox vaxt yalnız gələcək texnologiyası kimi qəbul edilir – yalnız silikon artıq kiçildilə bilmədikdə silikonu əvəz edəcək bir şey. Onların unikal performansı bu gün real həyatda nadir hallarda geniş miqyasda istifadə olunur, amma biz bunu dəyişdirmək istədik.”

Bu yaxınlarda aparılan tədqiqat, 2D materialları üzrə dünyanın aparıcı mütəxəssisi olan professor Lens Li də daxil olmaqla, mühəndislər, kimyaçılar və fiziklərdən ibarət fənlərarası qrup tərəfindən aparılmışdır. İşin əsas məqsədi kompüter elmləri sahəsində mövcud problemlərin həlli üçün 2D materiallarının potensialını nümayiş etdirmək idi.

“Onu da qeyd etməliyəm ki, bu, ilk müəlliflərimizin, cihaz və massiv istehsalına belə yüksək performansa nail olmaq üçün rəhbərlik edən Dr. Guoyun Gao və massiv ölçmələrini aparan və cihazımızın performansı ilə axtarış tətbiqləri arasında kritik əlaqəni quran cənab Bo Wenin böyük bir səyi idi”, – deyə professor Li bildirib.

2D materiallara əsaslanan enerjiyə qənaət edən yaddaş cihazı

Dr. Li və həmkarları artıq bir neçə ildir ki, yaddaşdaxili hesablama aparatlarının potensialını araşdırırlar. Onların son işləri, əsasən, aparat axtarış motorları kimi fəaliyyət göstərən CAM-lara yönəlib.

“Effektiv işləmək üçün CAM-lar çox spesifik bir cihaz növü tələb edir: yüksək ON cərəyanı (sürət üçün) və aşağı sızma (dəqiqlik və səmərəlilik üçün) olan cihaz”, – deyə Li izah etdi. “2D materialları bunu dəstəkləmək üçün fizikaya malik olsa da, onları həqiqi cihazlara çevirmək mühəndislik kabusudur. Adətən, cihazı qurarkən müqavimət və interfeys problemləri səbəbindən performans aşağı düşür.”

Əvvəllər müəyyən edilmiş mühəndislik problemlərini həll etmək və 2D materiallara əsaslanan CAM-ı uğurla inkişaf etdirmək üçün tədqiqatçılar professor Lens Linin təcrübəsinə etibar etdilər. Onun bu sahədəki əvvəlki işlərinə əsaslanaraq, onlar MoS₂-nin daxili fizikasını qoruyan funksional çip yaratmağa imkan verən yarımmetal antimon (Sb) kontaktlarından və aşağı temperaturlu passivasiya texnikasından istifadə etdilər.

Süni intellekt aparatlarının inkişafına töhfə

İlkin sınaqlarda tədqiqatçılar tərəfindən yaradılan 2D material əsaslı CAM-ın son dərəcə yüksək ON/OFF nisbətlərinə (>1,000,000,000) çatdığı aşkar edilmişdir ki, bu da onun müxtəlif məlumat vəziyyətlərini aydın şəkildə ayırd edə bilməsi deməkdir. O, həmçinin maşın öyrənmə alqoritmlərini yaddaşda etibarlı şəkildə işlətmək üçün tələb olunan yüksək oxuma cərəyanlarına və aşağı enerji sızmasına nail olmuşdur.

Gündəlik məlumat üçün Phys.org-a etibar edən 100.000-dən çox abunəçi ilə elm, texnologiya və kosmosdakı ən son yenilikləri kəşf edin . Pulsuz bülletenimizə abunə olun və vacib olan nailiyyətlər, innovasiyalar və tədqiqatlar haqqında gündəlik və ya həftəlik yeniliklərdən xəbərdar olun .

“Nəhayət ki, 2D cihazların əsl gücünü ortaya çıxardıq”, – deyə Li bildirib. “Biz analoq yaddaşda axtarış üçün rekord performans nümayiş etdirdik və bu materialların real həyatdakı tapşırıqlarda mövcud texnologiyalardan daha yaxşı nəticə göstərə biləcəyini sübut etdik.”

Komandanın yaddaş cihazının istənilən məlumatları 36 pikosaniyə qədər qısa gecikmələrlə və hüceyrə başına 0,1 femtojouldan az enerji istifadə edərək axtardığı aşkar edildi ki, bu da əvvəllər təklif olunan CAM-larla müqayisədə olduqca aşağıdır. Bundan əlavə, komanda artıq məlumatların birbaşa yaddaşlarında dəqiq təsnifatını nümayiş etdirdi.

Gələcəkdə yeni cihaz, xüsusən də smartfonlar, sensorlar, fitnes izləyiciləri və digər geyilə bilən cihazlar da daxil olmaqla, yeni süni intellekt aparatları yaratmaq üçün istifadə edilə bilər. Bu cihazlar bulud serverlərinə məlumat göndərmədən süni intellekt alqoritmlərini yerli olaraq səmərəli şəkildə işlədə bilər.

“Biz bu işi yalnız başlanğıc kimi görürük”, – deyə Li əlavə etdi. “Yüksək performanslı 2D massivlərinin hazırlanması üçün kodları sındırdığımıza görə, sıxlığı artırmaq üçün onları şaquli olaraq yığmağı (3D inteqrasiya) araşdırmağı planlaşdırırıq. İnanırıq ki, növbəti nəsil hesablama arxitekturaları üçün 2D materiallarının potensialından tam istifadə etmək üçün yeni bir qapı açmışıq.”

Müəllifimiz İnqrid Fadelli tərəfindən sizin üçün yazılıb — bu məqalə diqqətli insan əməyinin nəticəsidir. Müstəqil elmi jurnalistikanı yaşatmaq üçün sizin kimi oxuculara güvənirik. Bu reportaj sizin üçün vacibdirsə, xahiş edirik ianə etməyi düşünün (xüsusilə aylıq). Təşəkkür olaraq reklamsız hesab əldə edəcəksiniz .

Daha çox məlumat: Guoyun Gao və digərləri, Analoq yaddaşdaxili axtarışlar üçün Sb ilə əlaqə qurulmuş MoS _{2 fləş yaddaşı,} Nature Nanotechnology (2025). DOI: 10.1038/s41565-025-02089-7 .

Jurnal məlumatı: Təbiət Nanotexnologiyası 

© 2026 Science X Network