Wafer-scale integration of atomically thin metal oxide in memtransistor arrays for artificial neural networks

Os computadores modernos são incrivelmente rápidos no processamento de números, mas têm dificuldade com o tipo de aprendizado e reconhecimento de padrões que os cérebros humanos realizam sem esforço. Isso ocorre porque os computadores tradicionais separam sua memória, onde os dados são armazenados, de seus processadores, onde os cálculos acontecem. Para resolver um problema, a máquina deve transportar constantemente informações de um lugar para o outro, um processo que consome quantidades vastas de energia e retarda tudo. Cientistas estão tentando construir um novo tipo de computador que imite a arquitetura do cérebro, onde a memória e o cálculo acontecem no mesmo lugar. No cérebro humano, isso é feito por sinapses, as pequenas junções entre células nervosas que podem fortalecer-se ou enfraquecer-se ao longo do tempo para armazenar memórias. Para recriar isso em silício, pesquisadores estão desenvolvendo sinapses artificiais — dispositivos eletrônicos que podem alterar sua resistência elétrica para imitar como as conexões biológicas aprendem. O desafio tem sido fabricar esses dispositivos em grandes quantidades, com consistência perfeita e a uma temperatura baixa o suficiente para serem compatíveis com as linhas de fabricação usadas para chips de computador padrão.

Uma equipe de pesquisadores deu agora um passo significativo para resolver esse quebra-cabeça de fabricação ao criar um arranjo massivo desses sinapses artificiais em uma única lâmina de silício. Eles focaram em um material específico: um filme ultrafino de óxido de estanho, um óxido metálico com apenas alguns átomos de espessura. Embora os óxidos metálicos sejam promissores para este trabalho porque podem aprisionar cargas elétricas para armazenar informações, torná-los uniformes em uma grande superfície tem sido difícil. Métodos anteriores frequentemente resultavam em filmes com buracos, espessura irregular ou impurezas que causavam a falha ou o comportamento imprevisível dos dispositivos eletrônicos. Os pesquisadores precisavam de uma maneira de cultivar este material de forma rápida e limpa, sem usar o calor extremo que danificaria os circuitos delicados já construídos no chip.

Para alcançar isso, a equipe desenvolveu uma técnica que chamam de impressão de metal líquido assistida por eletrostática. Eles começaram com um reservatório de estanho fundido, um metal que é líquido em temperaturas relativamente baixas. Enquanto o estanho repousava no ar, uma pele de óxido de estanho naturalmente atômica formou-se em sua superfície. Os pesquisadores então limparam gentilmente essa superfície líquida para remover qualquer camada de óxido velha ou suja, expondo uma pele nova e limpa. Eles tocaram cuidadosamente essa superfície fresca contra uma grande lâmina de silício de duas polegadas. Devido às forças elétricas entre os materiais, a fina pele de óxido desprendeu-se do estanho líquido e aderiu à lâmina de silício, deixando para trás um filme perfeito e uniforme. Todo este processo ocorreu a uma temperatura de 225 graus Celsius, o que é frio o suficiente para ser compatível com as etapas finais de fabricação de chips padrão. O resultado foi uma folha contínua e pura de óxido de estanho cobrindo toda a lâmina, livre de rugas ou lacunas.

Com este filme de alta qualidade em mãos, os pesquisadores construíram uma grade de 1.024 dispositivos eletrônicos individuais, organizados em um quadrado de 32 por 32. Cada dispositivo atua como um memtransistor, um componente que pode tanto armazenar uma memória quanto processar um sinal. Quando testaram a grade inteira, descobriram que 96,9% dos dispositivos funcionavam perfeitamente. Esta é uma taxa de sucesso notavelmente alta, superando amplamente os padrões exigidos para as tecnologias de memória atuais. Os dispositivos mostraram um comportamento consistente em toda a lâmina, o que significa que um dispositivo desempenhava quase exatamente como o seu vizinho. Essa uniformidade é crítica porque, se os dispositivos variarem demais, o computador não consegue aprender ou lembrar coisas de forma confiável. Os pesquisadores também descobriram que os dispositivos podiam alternar entre diferentes níveis de resistência de forma muito suave, permitindo que armazenassem uma ampla gama de valores, de forma muito semelhante às variações de força das conexões em um cérebro real.

A equipe então colocou esses dispositivos para trabalhar, programando-os para realizar tarefas que exigem aprendizado. Primeiro, usaram o arranjo para atuar como uma rede neural convolucional, um tipo de inteligência artificial usada para processamento de imagens. Eles programaram os dispositivos com padrões específicos de resistência para atuarem como filtros capazes de detectar bordas em uma imagem, como o contorno de um edifício ou de um rosto. Quando alimentaram o hardware com uma imagem, os dispositivos a processaram em paralelo, e o resultado foi quase idêntico ao que um programa de software padrão produziria. O hardware foi capaz de extrair características como linhas verticais, linhas horizontais e detalhes em relevo com alta precisão, provando que os dispositivos físicos poderiam lidar com operações matemáticas complexas sem a necessidade de um processador tradicional.

Em seguida, os pesquisadores testaram a capacidade do arranjo de atuar como uma rede de Hopfield, um tipo de sistema de memória que pode recordar uma imagem completa mesmo quando recebe uma versão ruidosa ou incompleta dela. Eles armazenaram várias imagens simples, como uma camiseta, na memória da rede usando o conjunto de dados Fashion-MNIST. Quando apresentaram à rede uma versão corrompida dessas imagens, preenchida com estática aleatória, o sistema reconstruiu com sucesso as imagens originais e claras. Mesmo quando o ruído era muito intenso, o sistema conseguia recuperar a imagem com alta precisão. Quando compararam este desempenho com sistemas semelhantes construídos com outros tipos de tecnologia de memória, os dispositivos de óxido de estanho foram superiores, mantendo a clareza onde os outros se tornavam borrados ou falhavam. Isso sugere que a maneira específica como estes dispositivos de óxido de estanho armazenam e recuperam informações é excepcionalmente estável e confiável.

O sucesso deste projeto reside na combinação de um método de fabricação simples e de baixa temperatura com as propriedades únicas do material de óxido de estanho. Ao utilizar a técnica de impressão de metal líquido, os pesquisadores evitaram o calor elevado e os processos químicos complexos que geralmente limitam o tamanho e a qualidade desses dispositivos. Os sinapses artificiais resultantes não são apenas uniformes e confiáveis, mas também capazes de realizar o trabalho pesado exigido pela inteligência artificial. Este trabalho demonstra que é possível construir sistemas de computação em larga escala, inspirados no cérebro, utilizando materiais que são compatíveis com as fábricas de chips existentes. Embora a tecnologia ainda esteja na fase de pesquisa, a capacidade de criar arranjos tão qualificados de sinapses artificiais aproxima significativamente o sonho de computadores inspirados no cérebro e energeticamente eficientes da realidade.