Wafer-scale integration of atomically thin metal oxide in memtransistor arrays for artificial neural networks
Cet article rapporte la synthèse à l'échelle de la plaquette de films de SnO imprimés par métal liquide de haute qualité et à basse température afin de construire des réseaux de memtransistors hautement uniformes et à haut rendement de production qui simulent avec succès la plasticité synaptique et exécutent des tâches robustes de traitement et de restauration d'images dans des réseaux de neurones matériels.
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Les ordinateurs modernes sont incroyablement rapides pour traiter les chiffres, mais ils peinent avec le type d'apprentissage et de reconnaissance de formes que le cerveau humain réalise sans effort. Cela s'explique par le fait que les ordinateurs traditionnels séparent leur mémoire, où les données sont stockées, de leurs processeurs, où les calculs ont lieu. Pour résoudre un problème, la machine doit constamment faire circuler l'information entre ces deux endroits, un processus qui consomme énormément d'énergie et ralentit tout. Les scientifiques tentent de construire un nouveau type d'ordinateur qui imite l'architecture du cerveau, où la mémoire et le calcul se produisent au même endroit. Dans le cerveau humain, cela est réalisé par les synapses, ces minuscules jonctions entre les cellules nerveuses qui peuvent se renforcer ou s'affaiblir au fil du temps pour stocker des souvenirs. Pour recréer cela dans le silicium, les chercheurs développent des synapses artificielles — des dispositifs électroniques capables de modifier leur résistance électrique pour imiter la façon dont les connexions biologiques apprennent. Le défi a été de fabriquer ces dispositifs en grand nombre, avec une consistance parfaite, et à une température suffisamment basse pour être compatibles avec les lignes de fabrication utilisées pour les puces informatiques standard.
Une équipe de chercheurs a désormais franchi une étape importante vers la résolution de ce casse-tête de fabrication en créant un réseau massif de ces synapses artificielles sur une seule plaquette de silicium. Ils se sont concentrés sur un matériau spécifique : un film ultra-mince d'oxyde d'étain, un oxyde métallique de quelques atomes d'épaisseur seulement. Bien que les oxydes métalliques soient prometteurs pour ce travail car ils peuvent piéger des charges électriques pour stocker l'information, les rendre uniformes sur une grande surface a été difficile. Les méthodes précédentes résultaient souvent en des films présentant des trous, une épaisseur inégale ou des impuretés qui causaient la défaillance ou un comportement imprévisible des dispositifs électroniques. Les chercheurs avaient besoin d'un moyen de faire croître ce matériau rapidement et proprement, sans utiliser la chaleur extrême qui endommagerait les circuits délicats déjà construits sur la puce.
Pour y parvenir, l'équipe a développé une technique qu'elle appelle l'impression de métal liquide assistée par électrostatique. Ils sont partis d'un bassin d'étain en fusion, un métal qui est liquide à des températures relativement basses. Tandis que l'étain reposait dans l'air, une peau d'oxyde d'étain naturellement atomiquement mince s'est formée à sa surface. Les chercheurs ont ensuite délicatement essuyé cette surface liquide pour éliminer toute couche d'oxyde ancienne et sale, exposant ainsi une peau fraîche et propre. Ils ont ensuite touché avec précaution cette surface fraîche contre une large plaquette de silicium de deux pouces. En raison des forces électriques entre les matériaux, la fine peau d'oxyde s'est détachée de l'étain liquide et s'est collée à la plaquette de silicium, laissant derrière elle un film parfait et uniforme. Tout ce processus s'est déroulé à une température de 225 degrés Celsius, ce qui est assez bas pour être compatible avec les étapes de finition standard de la fabrication des puces. Le résultat fut une feuille de d'oxyde d'étain continue et immaculée couvrant l'intégralité de la plaquette, exempte de rides ou de lacunes.
Avec ce film de haute qualité en main, les chercheurs ont construit une grille de 1 024 dispositifs électroniques individuels, disposés en un carré de 32 par 32. Chaque dispositif agit comme un memtransistor, un composant capable à la fois de stocker une mémoire et de traiter un signal. Lorsqu'ils ont testé l'ensemble de la grille, ils ont constaté que 96,9 % des dispositifs fonctionnaient parfaitement. Il s'agit d'un taux de réussite remarquablement élevé, dépassant largement les normes requises pour les technologies de mémoire actuelles. Les dispositifs présentaient un comportement cohérent sur toute la plaquette, ce qui signifie qu'un dispositif fonctionnait presque exactement comme son voisin. Cette uniformité est cruciale car si les dispositifs varient trop, l'ordinateur ne peut pas apprendre ou se souvenir de manière fiable. Les chercheurs ont également constaté que les dispositdes pouvaient passer entre différents niveaux de résistance de manière très fluide, leur permettant de stocker une large gamme de valeurs, tout comme les variations de force des connexions dans un vrai cerveau.
L'équipe a ensuite mis ces dispositifs à l'épreuve en les programmant pour effectuer des tâches nécessitant de l'apprentissage. D'abord, ils ont utilisé le réseau pour agir comme un réseau neuronal convolutif, un type d'intelligence artificielle utilisé pour le traitement d'images. Ils ont programmé les dispositifs avec des motifs de résistance spécifiques pour agir comme des filtres capables de détecter des contours dans une image, tels que le contour d'un bâtiment ou d'un visage. Lorsqu'ils ont injecté une image dans le matériel, les dispositifs l'ont traitée en parallèle, et le résultat était presque identique à ce qu'un programme informatique standard produirait. Le matériel a été capable d'extraire des caractéristiques telles que des lignes verticales, des lignes horizontales et des détails en relief avec une grande précision, prouisant que les dispositifs physiques pouvaient gérer des opérations mathématiques complexes sans avoir besoin d'un processeur traditionnel.
Ensuite, les chercheurs ont testé la capacité du réseau à agir comme un réseau de Hopfield, un type de système de mémoire capable de restituer une image complète même lorsqu'on lui présente une version bruitée ou incomplète. Ils ont stocké plusieurs images simples, comme un T-shirt, dans la mémoire du réseau en utilisant le jeu de données Fashion-MNIST. Lorsqu'ils ont présenté au réseau une version corrompue de ces images, remplie de bruit aléatoire, le système a réussi à reconstruire les images originales et claires. Même lorsque le bruit était très important, le système pouvait encore récupérer l'image avec une grande précision. Lorsqu'ils ont comparé cette performance à des systèmes similaires construits avec d'autres types de technologie de mémoire, les dispositifs d'oxyde d'étain se sont révélés supérieurs, maintenant la clarté là où les autres devenaient flous ou échouaient. Cela suggère que la manière spécifique dont ces dispositifs d'oxyde d'étain stockent et récupèrent l'information est exceptionnellement stable et fiable.
Le succès de ce projet réside dans la combinaison d'une méthode de fabrication simple à basse température et des propriétés uniques du matériau d'oxyde d'étain. En utilisant la technique d'impression de métal liquide, les chercheurs ont évité la chaleur élevée et les processus chimiques complexes qui limitent habituellement la taille et la qualité de ces dispositifs. Les synapses artificielles résultantes sont non seulement uniformes et fiables, mais aussi capables d'effectuer le travail lourd requis par l'intelligence artificielle. Ce travail démontre qu'il est possible de construire des systèmes informatiques à grande échelle inspirés du cerveau en utilisant des matériaux compatibles avec les usines de puces existantes. Bien que cette technologie soit encore en phase de recherche, la capacité de créer de tels réseaux de synapses artificielles de haute qualité rapproche considérablement du rêve d'ordinateurs inspirés du cerveau et économes en énergie.
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