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Memristor für KI-Prozessoren

Künstliche Synapse aus Nanodrähten

9. Dezember 2018, 14:01 Uhr | Heinz Arnold

Elektronenmikroskopische Aufnahme eines einzelnen Nanodraht-Memristors (farblich hervorgehoben vor einer Aufnahme weiterer Nanodrähte im Hintergrund). Blau: Silberelektrode, orange: Nanodraht, gelb: Platinelektrode. Blaue Bläschen sind über den Nanodraht verteilt. Sie bestehen aus Silberionen und bilden eine Brücke zwischen beiden Elektroden, was die Leitfähigkeit erhöht.

Jülicher Forscher haben gemeinsam mit Kollegen aus Aachen und Turin ein Schaltelement aus Nanodrähten hergestellt, das wie eine Nervenzelle funktioniert.

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Ihr Bauelement kann sowohl Informationen speichern als auch verarbeiten – und mehrere Signale parallel empfangen. Damit eigenen sich diese memristiven Zellen aus Oxidkristall-Nanodrähten ideal für den Einsatz in »neuromorphen« Prozessoren, die ganz ähnlich arbeiten wie Synapsen und Neuronen in Lebewesen.

Dagegen bilden heutige KI-Prozessoren die Funktion neuronaler nur Netze nach. Denn sie arbeiten wie klassische Prozessoren mit einer klaren Trennung zwischen Speicherung und Verarbeitung von Informationen. Neuronale Netze lassen sich deshalb auf ihrer Basis nur sehr ineffizient simulieren. Auch wenn ihre Hardware darauf optimiert ist, genau die Aufgaben schnell abzuarbeiten, die in großer Menge anfallen, um neuronale Netze auf ihnen simulieren zu können. Trotz der Optimierungen benötigen sie dazu eine sehr hohe Rechenleistung, wie sie nur Milliarden von Transistoren erreichen können, um die neuronalen Netze zu emulieren, die ganz anders aufgebaut sind, als die Prozessoren selber.

Sehr viel effizienter wäre es, wenn eine elektronische Schaltung zur Verfügung stünde, die der Arbeitsweise der Synapsen schon auf Hardware-Ebene sehr viel näher käme.

Genau diesem Bauelement einen entscheidenden Schritt näher zu kommen, ist den Forschern aus Jülich, Aachen und Turin jetzt gelungen: »Unsere Bauelemente mit Nanodrähten aus Zinkoxid-Kristall können Informationen von Haus aus verarbeiten und auch speichern, und sind äußerst klein und energieeffizient«, sagt Dr. Ilia Valov vom Peter Grünberg Institut des Forschungszentrums Jülich.

Der Durchbruch besteht darin, dass die Spannung, die an die Drähte angelegt werden muss, nicht mehr im Bereich 40 bis 100 V liegen muss. »Bei uns genügen jetzt 3 V, damit gibt es kaum noch Probleme mit der Wärmentwicklung, die bisher der entscheidende limitierende Faktor war.«

Die Basis der entscheidende Einheit, der memristiven Zelle, bildet ein einzelner Zinkoxid-Nanodraht, der von Turiner Experten hergestellt worden war. Mit etwa einem zehntausendstel Millimeter ist ein solcher Nanodraht über tausendmal dünner als ein menschliches Haar. Das resultierende memristive Bauelement ist nicht nur sehr klein, es schaltet auch schneller als ein Halbleiter.

Nanodrähte versprechen ganz neue physikalische Eigenschaften im Vergleich zu anderen Festkörpern und werden unter anderem für die Entwicklung neuer Solarzellen, Sensoren, Batterien und Computerchips eingesetzt. Ihre Herstellung ist dabei vergleichsweise einfach. Nanodrähte entstehen durch Aufdampfen des gewünschten Materials auf ein geeignetes Substrat und wachsen damit praktisch wie von selbst.

Um eine funktionsfähige memresistive Zelle zu schaffen, müssen beide Enden des Nanodrahts mit geeigneten Metallen verbunden werden, in diesem Fall Platin und Silber. Die Metalle fungieren als Elektroden. Zudem setzen sie, ausgelöst durch einen geeigneten Stromfluss, Ionen frei. Die Metallionen können sich über die Oberfläche des Drahtes ausbreiten und eine Brücke bilden, was die Leitfähigkeit verändert.

Für den praktischen Einsatz sind die Bauelemente aus einzelnen Nanodrähten allerdings noch zu empfindlich. Ein elektrischer Strom kann sie leicht zerstören. Als nächsten Schritt planen die Jülicher Forscher daher die Herstellung und Untersuchung eines robusteren memristiven Elements, das aus einer relativ leicht herstellbaren größeren Gruppe aus mehreren Hundert Drähten besteht.

Memristiven Zellen werden schon seit Jahren die besten Chancen zugeschrieben, in einem bioinspirierten Rechner die Funktion der Neuronen und Synapsen zu übernehmen. Sie ändern ihren elektrischen Widerstand abhängig von der Stärke und Richtung des elektrischen Stroms, der durch sie fließt. Anders als in einem herkömmlichen Transistor bleibt der letzte Widerstandswert auch dann noch erhalten, wenn der Strom abgeschaltet wird. Wegen dieser Einstellbarkeit des Widerstandswerts sind Memristoren grundlegend lernfähig.