தகவமைப்பு குறைக்கடத்தி தொழில்நுட்பத்தில் ஒரு பாய்ச்சல்
கொரியா அட்வான்ஸ்டு இன்ஸ்டிடியூட் ஆப் சயின்ஸ் அண்ட் டெக்னாலஜி (KAIST) ஆராய்ச்சியாளர்கள், பச்சோந்திகளின் தகவமைப்பு நிற மாற்றும் திறனைப் பிரதிபலிக்கும் ஒரு புதிய குறைக்கடத்தி சாதனத்தை வெளியிட்டுள்ளனர். இந்த 'நிரல்படுத்தக்கூடிய மெம்டிரான்சிஸ்டர்' உள்வரும் தரவு விகிதங்களுடன் பொருந்துமாறு அதன் பதில் வேகத்தை மாறும் வகையில் சரிசெய்ய முடியும், இது பிழை விகிதங்களில் வியத்தகு 40 மடங்கு குறைப்புக்கு வழிவகுக்கிறது. சமீபத்திய வெளியீட்டில் விவரிக்கப்பட்டுள்ள இந்த முன்னேற்றம், செயற்கை நுண்ணறிவு முதல் தொலைத்தொடர்பு வரையிலான துறைகளில் புரட்சியை ஏற்படுத்தும் என்று உறுதியளிக்கிறது, ஏனெனில் இது சில்லுகள் நிகழ்நேரத்தில் சுய-மேம்படுத்தலை செயல்படுத்துகிறது.
பேராசிரியர் கியுங்-மின் கிம் தலைமையிலான குழுவால் உருவாக்கப்பட்ட இந்த சாதனம், நினைவகம் மற்றும் டிரான்சிஸ்டர் செயல்பாடுகளை ஒரே அலகில் ஒருங்கிணைக்கிறது, இது உள்வரும் சிக்னல்களின் அதிர்வெண்ணின் அடிப்படையில் அதன் மின் பண்புகளை சரிசெய்ய அனுமதிக்கிறது. நவீன கம்ப்யூட்டிங்கில் இந்த தகவமைப்பு முக்கியமானது, ஏனெனில் தரவு ஸ்ட்ரீம்கள் வேகம் மற்றும் தீவிரத்தில் பரவலாக வேறுபடுகின்றன. பாரம்பரிய சில்லுகள் நிலையான இயக்க நிலைமைகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, இது தரவு விகிதங்கள் ஏற்ற இறக்கமாக இருக்கும்போது திறமையின்மை மற்றும் பிழைகளுக்கு வழிவகுக்கிறது. புதிய மெம்டிரான்சிஸ்டர், அதன் கடத்துத்திறன் மற்றும் வாசல் மின்னழுத்தத்தை தொடர்ந்து சரிசெய்வதன் மூலம் இந்த வரம்பை சமாளிக்கிறது, ஒரு பச்சோந்தி தன் சூழலுக்கு ஏற்ப தோல் நிறத்தை சரிசெய்வது போல.
மெம்டிரான்சிஸ்டர் எவ்வாறு செயல்படுகிறது
சாதனத்தின் மையத்தில், மெம்ரிஸ்டிவ் (resistive switching) நடத்தையை டிரான்சிஸ்டர் போன்ற பெருக்கத்துடன் இணைக்கும் இரண்டு முனைய அமைப்பு உள்ளது. துல்லியமான மின்னழுத்த பருப்புகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், ஆராய்ச்சியாளர்கள் சாதனத்தை வெவ்வேறு வேகங்களில் இயங்குமாறு நிரல் செய்யலாம், மெதுவான, ஆற்றல்-திறனுள்ள முறைகள் முதல் அதிவேக வெடிப்புகள் வரை. இந்த நிரலாக்கமானது, உலோக-ஆக்சைடு அடுக்கில் உள்ள ஆக்ஸிஜன் வெற்றிடங்களின் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட இடப்பெயர்ச்சி மூலம் அடையப்படுகிறது, இது சாதனத்தின் எதிர்ப்பு மற்றும் கொள்ளளவை மாற்றுகிறது.
சோதனைகளில், KAIST குழு, வெவ்வேறு வேகங்களில் தரவை செயலாக்கும்போது பிட் பிழை விகிதங்களை 1.2% இலிருந்து 0.03% ஆக குறைக்க முடியும் என்பதை நிரூபித்தது - இது 40 மடங்கு முன்னேற்றம். சாதனம் அதன் படிக்க/எழுதும் நேரம் மற்றும் சிக்னல் வரம்புகளை தானாக சரிசெய்ய உதவுவதன் மூலம் இது அடையப்பட்டது, பரந்த அளவிலான தரவு விகிதங்களில் நம்பகமான செயல்பாட்டை உறுதி செய்கிறது. மேலும், இந்த சாதனம் மேம்பட்ட ஆற்றல் திறனைக் காட்டியது, மாறுபட்ட பணிச்சுமைகளைக் கையாளும் போது வழக்கமான சில்லுகளுடன் ஒப்பிடும்போது 30% வரை குறைந்த மின்சாரத்தை பயன்படுத்துகிறது.
AI மற்றும் எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்கிற்கான தாக்கங்கள்
மெம்டிரான்சிஸ்டரின் தகவமைப்பு தன்மை செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகளுக்கு மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கிறது, அங்கு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பெரும்பாலும் மாறுபட்ட தீவிரத்தின் வெடிப்புகளில் தரவை செயலாக்குகின்றன. சிப்பின் செயல்திறனை தரவு ஓட்டத்துடன் மாறும் வகையில் பொருத்துவதன் மூலம், சாதனம் அதிக துல்லியத்தை பராமரிக்கும் அதே வேளையில் ஆற்றல் நுகர்வைக் குறைக்க முடியும். பேட்டரி சக்தியை நம்பியிருக்கும் மற்றும் நிகழ்நேர தரவின் திறமையான செயலாக்கம் தேவைப்படும் ஸ்மார்ட்போன்கள் மற்றும் IoT சென்சார்கள் போன்ற எட்ஜ் சாதனங்களுக்கு இது முக்கியமானது.
மேலும், மெம்டிரான்சிஸ்டரின் நினைவகம் மற்றும் கம்ப்யூட்டிங் செயல்பாடுகளுக்கு இடையில் மாறும் திறன், தனி நினைவகம் மற்றும் செயலி அலகுகளுக்கு இடையில் தரவு இயக்கத்தின் தேவையை குறைத்து, மிகவும் திறமையான இன்-மெமரி கம்ப்யூட்டிங் கட்டமைப்புகளை செயல்படுத்தக்கூடும். இந்த 'கம்ப்யூடேஷனல் ரேம்' அணுகுமுறை, அதிக பேண்ட்வித் மற்றும் குறைந்த தாமதம் தேவைப்படும் அடுத்த தலைமுறை AI முடுக்கிகளுக்கு முக்கிய செயலாக்கியாகும்.
வழக்கமான சில்லுகளில் உள்ள சவால்களை சமாளித்தல்
பாரம்பரிய குறைக்கடத்தி சாதனங்கள் வேகம் மற்றும் துல்லியத்திற்கு இடையே ஒரு அடிப்படை பரிமாற்றத்தை எதிர்கொள்கின்றன. அதிவேக செயல்பாடு பெரும்பாலும் கிராஸ்ஸ்டாக் மற்றும் டைமிங் பிழைகள் போன்ற சிக்னல் ஒருமைப்பாடு சிக்கல்களுக்கு வழிவகுக்கிறது, அதே நேரத்தில் மெதுவான செயல்பாடு செயல்திறனை குறைக்கிறது. KAIST மெம்டிரான்சிஸ்டர், எந்த தரவு விகிதத்திற்கும் மேம்படுத்தக்கூடிய ஒரு டியூன் செய்யக்கூடிய பதிலை வழங்குவதன் மூலம் இந்த இக்கட்டான சூழ்நிலையை தவிர்க்கிறது. உள்வரும் சிக்னலை தொடர்ந்து கண்காணித்து, சாதனத்தின் அளவுருக்களை நிகழ்நேரத்தில் சரிசெய்யும் ஒரு பின்னூட்ட வழிமுறை மூலம் இது அடையப்படுகிறது.
சோதனைகளில், தரவு விகிதங்கள் 100 காரணியால் ஏற்ற இறக்கமாக இருந்தாலும், சாதனம் 0.1% க்கும் குறைவான பிட் பிழை விகிதத்தை பராமரித்தது, இது வழக்கமான சில்லுகளால் பொருந்த முடியாத சாதனையாகும். இந்த வலிமையானது, 5G/6G தகவல்தொடர்புகள், தன்னாட்சி வாகனங்கள் மற்றும் அதிக அதிர்வெண் வர்த்தகம் போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு மெம்டிரான்சிஸ்டரை சிறந்ததாக ஆக்குகிறது, அங்கு தரவு ஸ்ட்ரீம்கள் மிகவும் மாறக்கூடியவை மற்றும் பிழைகள் விலை உயர்ந்தவை.
எதிர்கால திசைகள் மற்றும் வணிகமயமாக்கல்
KAIST குழு இப்போது மெம்டிரான்சிஸ்டரை தொழில்துறை-தர அளவுகளுக்கு அளவிடுவதிலும், அதை பெரிய சுற்றுகளில் ஒருங்கிணைப்பதிலும் பணியாற்றி வருகிறது. மேலும், 3D கட்டமைப்புகளை உருவாக்க பல மெம்டிரான்சிஸ்டர்களை அடுக்கி வைப்பதற்கான வழிகளையும் அவர்கள் ஆராய்ந்து வருகின்றனர், இது செயல்திறன் மற்றும் அடர்த்தியை மேலும் அதிகரிக்கக்கூடும். மேலும் மேம்படுத்தல் மற்றும் உற்பத்தி செயல்முறை மேம்பாட்டிற்கு உட்பட்டு, இந்த சாதனத்தை ஐந்து ஆண்டுகளுக்குள் வணிகமயமாக்க முடியும் என்று ஆராய்ச்சியாளர்கள் நம்புகின்றனர்.
தற்போதைய முன்மாதிரி உலோக-ஆக்சைடு பொருளை அடிப்படையாகக் கொண்டிருந்தாலும், கிராபீன் மற்றும் டிரான்சிஷன் மெட்டல் டைகால்கோஜெனைடுகள் போன்ற 2D பொருட்கள் போன்ற பிற பொருட்களையும் குழு ஆராய்ந்து வருகிறது, வேகம் மற்றும் சகிப்புத்தன்மையை மேம்படுத்த. இந்த பொருட்கள் நெகிழ்வான மற்றும் வெளிப்படையான எலக்ட்ரானிக்ஸை செயல்படுத்தக்கூடும், அணியக்கூடிய சாதனங்கள் மற்றும் ஸ்மார்ட் டிஸ்ப்ளேக்களில் புதிய பயன்பாடுகளைத் திறக்கும்.
குறைக்கடத்தி துறையில் பரந்த தாக்கம்
குறைக்கடத்தி தொழில் அளவிடுதலில் உடல் வரம்புகளை எதிர்கொள்ளும் நேரத்தில் இந்த வளர்ச்சி வருகிறது, இது புதிய கம்ப்யூட்டிங் முன்னுதாரணங்களைத் தேட தூண்டுகிறது. மெம்டிரான்சிஸ்டரின் நினைவகம் மற்றும் தர்க்கத்தை ஒரே சாதனத்தில் இணைக்கும் திறன், தகவமைப்பு திறன்களுடன், மிகவும் திறமையான மற்றும் பல்துறை சில்லுகளை நோக்கிய ஒரு நம்பிக்கைக்குரிய பாதையை வழங்குகிறது. இது பல சிறப்பு கூறுகளின் தேவையை குறைக்கலாம், சுற்று வடிவமைப்பை எளிதாக்கலாம் மற்றும் உற்பத்தி செலவுகளை குறைக்கலாம்.
மேலும், சாதனத்தின் தகவமைப்பு தன்மை, வன்பொருள் மாறிவரும் நிலைமைகளுக்கு ஏற்ப மூளையின் திறனைப் பிரதிபலிக்கும் 'அறிவாற்றல்' கம்ப்யூட்டிங்கின் வளர்ந்து வரும் போக்குடன் ஒத்துப்போகிறது. இது ஆழ்கடல் ஆய்வு முதல் விண்வெளி பயணங்கள் வரை கணிக்க முடியாத சூழல்களில் செயல்படக்கூடிய மிகவும் வலுவான மற்றும் மீள்தன்மை கொண்ட அமைப்புகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
முடிவு
KAIST இன் பச்சோந்தியால் ஈர்க்கப்பட்ட மெம்டிரான்சிஸ்டர் குறைக்கடத்தி தொழில்நுட்பத்தில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தை பிரதிபலிக்கிறது. சில்லுகள் தரவு வேகத்திற்கு நிகழ்நேரத்தில் ஏற்ப மாற்றியமைக்க உதவுவதன் மூலம், இது பிழைகளை வியத்தகு முறையில் குறைப்பது மட்டுமல்லாமல், ஆற்றல் திறன் மற்றும் பல்துறைத்திறனையும் மேம்படுத்துகிறது. குழு தொழில்நுட்பத்தை தொடர்ந்து செம்மைப்படுத்துவதால், இது AI முதல் தொலைத்தொடர்பு வரை பரந்த அளவிலான தொழில்களை மாற்றும் திறனைக் கொண்டுள்ளது, இது புத்திசாலித்தனமான மற்றும் அதிக தகவமைப்பு மின்னணு சாதனங்களுக்கு வழி வகுக்கிறது.
இந்த கட்டுரை இன்ட்ரெஸ்டிங் இன்ஜினியரிங் அறிக்கையின் அடிப்படையில் அமைந்துள்ளது. அசல் கட்டுரையைப் படிக்கவும்.
Originally published on interestingengineering.com