Ученые создали мемристор, работающий при 700°C, который откроет дорогу к Венере

Исследователи из Университета Южной Калифорнии под руководством профессора Джошуа Янга обнаружили новый тип высокотемпературного запоминающего устройства на основе графена, способного надежно работать при 700 градусах Цельсия. Это открытие, опубликованное в журнале Science, преодолевает критический барьер перегрева электроники и открывает перспективы для освоения космоса, глубоководного бурения и создания энергоэффективного аппаратного обеспечения для искусственного интеллекта.

Ключевая уязвимость практически всех современных электронных устройств, от смартфонов до спутников, заключается в их катастрофической чувствительности к перегреву. При превышении температуры 200 градусов Цельсия стандартные кремниевые компоненты начинают отказывать, что на долгие годы сделало этот тепловой порог непреодолимым инженерным вызовом.

Теперь команда ученых из Университета Южной Калифорнии (USC) под руководством Джошуа Янга, профессора кафедры электротехники и вычислительной техники имени Минга Хсие, представила решение, которое буквально переписывает правила игры. В журнале Science они описали мемристор — наноразмерное устройство, совмещающее функции памяти и вычислений, которое продолжало безупречно функционировать при температуре 700 градусов Цельсия. Причем 700 градусов это не предел возможностей самого устройства, а лишь максимум, который смогло выдержать испытательное оборудование ученых.

Устройство имеет структуру микроскопического сэндвича. Верхний электрод выполнен из вольфрама, металла с самой высокой температурой плавления. Средний слой представляет собой керамику из оксида гафния. А нижним слоем служит графен, одноатомный слой углерода, известный своей экстремальной термостойкостью.

Ключевое открытие, как часто бывает в науке, произошло случайно. Первоначально команда Янга работала над совершенно другой архитектурой, но в процессе экспериментов наткнулась на неожиданный эффект. В обычных мемристорах высокая температура заставляет атомы металла из верхнего электрода мигрировать через керамический слой к нижнему электроду, что приводит к необратимому короткому замыканию и выходу устройства из строя. Графен радикально меняет этот сценарий. Его поверхностная химия такова, что атомы вольфрама не могут закрепиться на графеновом слое, они ведут себя как масло на воде, не смачивая поверхность.

В результате мигрирующие атомы не образуют проводящего моста, и короткое замыкание не происходит. Чтобы подтвердить этот механизм, исследователи использовали передовую электронную микроскопию, спектроскопию и квантовое компьютерное моделирование, что позволило точно понять происходящее на атомной границе раздела. Это понимание, подчеркивает Янг, превращает случайную удачу в воспроизводимую инженерную платформу: теперь можно целенаправленно искать другие материалы с аналогичными поверхностными свойствами.

Характеристики созданного устройства впечатляют. Оно способно хранить данные более 50 часов при 700 градусах без необходимости обновления, выдерживает более миллиарда циклов переключения в таких экстремальных условиях и работает от напряжения всего 1,5 вольта. Практическое значение этого прорыва выходит далеко за пределы лаборатории.

Космические агентства десятилетиями мечтали об электронике, способной работать при температуре выше 500 градусов, а именно столько составляет температура на поверхности Венеры, где все спускаемые аппараты быстро выходили из строя. Глубокое бурение для геотермальной энергетики требует инструментов, способных функционировать в породах, раскаленных докрасна. Ядерная и термоядерная энергетика также остро нуждаются в компонентах, устойчивых к жесткому тепловому излучению. Даже в более привычных сферах, например в автомобильной электронике, где пиковые температуры достигают 125 градусов, запас прочности в 700 градусов означает практическую неуязвимость.

Отдельного внимания заслуживает значение для искусственного интеллекта. Дело в том, что мемристор выполняет не только роль памяти. Он способен непосредственно осуществлять ключевую вычислительную операцию для ИИ — матричное умножение, физически, используя закон Ома. В то время как обычные цифровые процессоры выполняют такие умножения последовательно, потребляя огромное количество энергии, мемристор делает это моментально и с минимальными затратами.

По словам Янга, более 92 процентов вычислительных операций в системах типа ChatGPT сводятся именно к умножению матриц. Мемристорная архитектура выполняет их на порядки быстрее и эффективнее. Профессор уже является соучредителем стартапа TetraMem, который коммерциализирует мемристорные чипы для ИИ-вычислений при комнатной температуре, и студенты его лаборатории ежедневно используют эти чипы для машинного обучения. Высокотемпературная версия открывает возможность проводить такие вычисления непосредственно на борту космического аппарата или глубоководного зонда, без необходимости защищать электронику.

Тем не менее, Джошуа Янг призывает не преувеличивать близость готового продукта. Создание полноценного высокотемпературного компьютера требует не только памяти, но и логических схем с аналогичной термостойкостью, которых пока не существует. Нынешние устройства изготовлены вручную в субмикромасштабе, и их масштабирование до промышленных объемов потребует времени.

Однако есть и обнадеживающий фактор: два из трех используемых материалов — вольфрам и оксид гафния уже являются стандартными на полупроводниковых заводах по всему миру. Графен, хотя и более новый, уже включен в технологические дорожные карты таких гигантов, как TSMC и Samsung, и существуют методы его выращивания на кремниевых пластинах.

В итоге созданный в Университете Южной Калифорнии мемристор на основе вольфрама, оксида гафния и графена впервые в мире продемонстрировал стабильную работу при 700 градусах Цельсия без признаков деградации, устранив фундаментальное ограничение всей современной электроники. Это открытие не только прокладывает путь к зондам для Венеры и геотермальным датчикам, но и обещает кардинальное ускорение и снижение энергопотребления аппаратных систем искусственного интеллекта за счет физического выполнения матричных вычислений.

Присоединяйтесь к нам в соцсетях