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Scienze & AmbienteIl materiale 2D rimodella l'elettronica 3D per l'hardware AI

Il materiale 2D rimodella l’elettronica 3D per l’hardware AI

INFORMATIVA: Alcuni degli articoli che pubblichiamo provengono da fonti non in lingua italiana e vengono tradotti automaticamente per facilitarne la lettura. Se vedete che non corrispondono o non sono scritti bene, potete sempre fare riferimento all'articolo originale, il cui link è solitamente in fondo all'articolo. Grazie per la vostra comprensione.


Chip di computer multifunzionali si sono evoluti per fare di più con sensori integrati, processori, memoria e altri componenti specializzati. Tuttavia, con l’espansione dei chip, è aumentato anche il tempo necessario per spostare le informazioni tra i componenti funzionali.

Illustrazione schematica di un sistema di edge computing basato su elettronica monolitica basata su materiali 2D integrata in 3D.  Il sistema impila diversi livelli funzionali, inclusi livelli di elaborazione AI, livelli di elaborazione del segnale e uno strato sensoriale, e li integra in un processore AI.

Illustrazione schematica di un sistema di edge computing basato su elettronica monolitica basata su materiali 2D integrata in 3D. Il sistema impila diversi livelli funzionali, inclusi livelli di elaborazione AI, livelli di elaborazione del segnale e uno strato sensoriale, e li integra in un processore AI. Credito immagine: Sang-Hoon Bae

“Pensa a come costruire una casa”, ha detto Sang-Hoon Bae, assistente professore di ingegneria meccanica e scienza dei materiali presso la McKelvey School of Engineering della Washington University di St. Louis. “Costruisci lateralmente e verticalmente per ottenere più funzionalità, più spazio per svolgere attività più specializzate, ma poi devi dedicare più tempo allo spostamento o alla comunicazione tra le stanze.”

Per affrontare questa sfida, Bae e un team di collaboratori internazionali, tra cui ricercatori del Massachusetts Institute of Technology, dell’Università di Yonsei, dell’Università di Inha, del Georgia Institute of Technology e dell’Università di Notre Dame, hanno dimostrato l’integrazione 3D monolitica di materiale 2D stratificato in una nuova elaborazione hardware per il calcolo dell’intelligenza artificiale (AI).

Prevedono che il loro nuovo approccio non solo fornirà una soluzione a livello materiale per integrare completamente molte funzioni in un unico, piccolo chip elettronico, ma aprirà anche la strada all’informatica avanzata basata sull’intelligenza artificiale. Il loro lavoro è stato pubblicato il 27 novembre Materiali naturalidove è stato selezionato come articolo di copertina.

Il chip monolitico integrato in 3D del team offre vantaggi rispetto ai chip per computer esistenti integrati lateralmente. Il dispositivo contiene sei strati 2D atomicamente sottili, ciascuno con la propria funzione, e riduce notevolmente tempi di elaborazione, consumo energetico, latenza e ingombro.

Ciò si ottiene compattando strettamente gli strati di elaborazione per garantire una fitta connettività tra strati. Di conseguenza, l’hardware offre efficienza e prestazioni senza precedenti nelle attività di elaborazione AI.

Questa scoperta offre una nuova soluzione per integrare l’elettronica e apre anche le porte a una nuova era di hardware informatico multifunzionale. Con il massimo parallelismo al centro, questa tecnologia potrebbe espandere notevolmente le capacità dei sistemi di intelligenza artificiale, consentendo loro di gestire compiti complessi con velocità fulminea e precisione eccezionale, ha affermato Bae.

“L’integrazione 3D monolitica ha il potenziale per rimodellare l’intero settore dell’elettronica e dell’informatica consentendo lo sviluppo di dispositivi più compatti, potenti ed efficienti dal punto di vista energetico”, ha affermato Bae. “I materiali 2D atomicamente sottili sono ideali per questo, e io e i miei collaboratori continueremo a migliorare questo materiale finché non saremo in grado di integrare tutti gli strati funzionali su un singolo chip”.

Bae ha affermato che questi dispositivi sono anche più flessibili e funzionali, rendendoli adatti a più applicazioni.

“Dai veicoli autonomi alla diagnostica medica e ai data center, le applicazioni di questa tecnologia di integrazione 3D monolitica sono potenzialmente illimitate”, ha affermato.

“Ad esempio, l’in-sensor computing combina le funzioni del sensore e del computer in un unico dispositivo, invece di un sensore che ottiene informazioni e poi trasferisce i dati a un computer. Ciò ci consente di ottenere un segnale ed elaborare direttamente i dati con conseguente elaborazione più rapida, minore consumo di energia e maggiore sicurezza perché i dati non vengono trasferiti”.

Fonte: Washington University di St. Louis



Da un’altra testata giornalistica. news de www.technology.org

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