Graphen-Memristoren könnten den Stromverbrauch künstlicher Intelligenz senken

Wissenschaftler haben nachgewiesen, dass hauchdünne Kohlenstoffschichten speichern können, wie elektrischer Strom durch sie geflossen ist.

Diese integrierte Speicherfunktion könnte künstliche Intelligenz energieeffizienter machen: Es müssten weniger Daten zwischen verschiedenen Computerbereichen übertragen werden, was Rechenzentren entlasten würde.

Materialien mit Speicherfähigkeit

In verschiedenen Versuchen wechselten atomdünne Kohlenstofffilme wiederholt zwischen gut leitenden und stark widerständigen elektrischen Zuständen. Nach jedem Wechsel blieben sie stabil.

Durch den Vergleich dieser Muster kam Dr. Gennady N. Panin von der Russischen Akademie der Wissenschaften (RAS) zu dem Schluss, dass das Material Informationen speichern kann.

Seine Übersichtsstudie der RAS führte diese Stabilität auf Veränderungen im atomaren Maßstab zurück, die ein Bauteil in einem von mehreren Zuständen festlegen.

Wenn Speicher in demselben Element sitzt, das ein Signal erfasst, könnten die Energiekosten von Chips für künstliche Intelligenz sinken.

Funktionsweise von Memristoren

Ingenieure setzen Memristoren ein – winzige elektrische Bauteile, deren Widerstand sich danach richtet, wie viel Strom durch sie geflossen ist. Sie werden benötigt, wenn sich ein Widerstand aufgrund früherer Stromflüsse ändern und diesen Zustand ohne dauerhafte Energieversorgung beibehalten soll.

Bereits 1971 beschrieb eine Veröffentlichung dieses Bauteil als fehlendes Schaltungselement, das durch den Zusammenhang zwischen Ladung und Spannung definiert wird.

Geräte aus zweidimensionalen (2D-)Materialien – Kristallen mit einer Dicke von nur wenigen Atomen – lassen sich dicht integrieren und mit geringer Spannung schalten.

Ein nichtflüchtiger Zustand, also ein Speicherzustand, der ohne Strom erhalten bleibt, kann die Gewichtungen bewahren, anhand derer künstliche Intelligenz Entscheidungen trifft.

Warum künstliche Intelligenz Strom verbraucht

Die meisten Computer nutzen die von-Neumann-Architektur, bei der Speicher und Verarbeitung getrennt sind. Gerade diese Trennung benötigt viel Energie.

Ein Bericht der Internationalen Energieagentur prognostizierte für den weltweiten Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 rund 945 Terawattstunden.

Allein die Übertragung von Daten zwischen Chips und Speicher kann mehr als 50 % des Stromverbrauchs eines Systems ausmachen.

Werden Speicherung und Berechnung in einem einzigen 2D-Element kombiniert, verringert sich dieser Datenaustausch. Das reduziert Wärme und stellt mehr Strom für die eigentliche Rechenarbeit bereit.

Leitfähigkeit gezielt steuern

Im Mittelpunkt steht Graphen, eine nur ein Atom dicke Lage aus Kohlenstoffatomen, deren Elektronen sich leicht durch das flache Gitter bewegen können.

Unter angelegter Spannung können sich Teile der Struktur neu binden. Dadurch werden einzelne Bereiche weniger leitfähig, während der Widerstand kontrolliert steigt.

„Zweidimensionale Materialien besitzen einzigartige strukturelle und elektronische Eigenschaften, die für die Entwicklung hocheffizienter Nanoenergie-Memristor-Bauteile für energiearme Informationstechnologie erforderlich sind“, schrieb Panin.

Diese umkehrbaren Bindungsänderungen können stabile Speicherzustände erzeugen. Sie müssen jedoch über Jahre hinweg Hitze, Belastung und Schaltvorgänge zuverlässig überstehen.

Sauerstoff schaltet den Stromfluss

Bei Graphenoxid, einer mit Sauerstoffgruppen bedeckten Graphenschicht, erschwert zusätzlicher Sauerstoff den Stromfluss und erhöht damit den Widerstand.

Während einer Redoxreaktion, bei der Sauerstoff und Elektronen ausgetauscht werden, kann das Material Sauerstoff abgeben, seine Leitfähigkeit zurückgewinnen und den Widerstand senken.

Bei den in der Übersicht behandelten Bauteilen blieb dieser Sauerstofftransport steuerbar. Dadurch funktionierte das Umschalten auch dann zuverlässig, wenn Ingenieure das Elektrodenmaterial änderten.

Aus dieser Chemie entstehen mehrere stabile Stufen, sodass eine einzelne Zelle mehr als nur Ein- und Aus-Zustände speichern kann.

Licht erzeugt eine zusätzliche Speicherebene

Auch Licht kann Informationen schreiben und einen Photomemristor bilden – einen Memristor, dessen Zustand nicht nur durch Spannung, sondern auch durch Licht verändert wird.

Die Energie von Photonen kann Atome in eine bestimmte Anordnung bringen. Das Bauteil erfasst dadurch Licht und speichert zugleich das Ergebnis.

Schaltvorgänge, die von ultraviolettem bis infrarotem Licht funktionieren, könnten Bilderkennungssysteme auch bei wechselnden Lichtverhältnissen präzise halten.

Die optische Steuerung schafft zusätzliche Flexibilität. Künftige Konstruktionen müssen jedoch verhindern, dass Streulicht im Alltag einen gespeicherten Zustand überschreibt.

Intelligentere maschinelle Bildverarbeitung

Werden Speicher und Rechenfunktion in den Detektor verlagert, ermöglicht dies In-Sensor-Computing: Signale werden direkt im Detektor verarbeitet, was eine schnellere Erkennung erlaubt.

In Panins Beispielen veränderte ein Sensor seine Leitfähigkeit und behielt diese Einstellung bei. Nachfolgende Schaltungen erhielten dadurch einen bereinigteren und kleineren Datenstrom.

Dieses Verhalten unterstützt neuromorphes Rechnen, also Hardware, die die Signalübertragung von Nervenzellen nachbildet, und eignet sich für Sehaufgaben mit wiederkehrenden Mustern.

Wenn weniger Daten den Sensor verlassen, könnte der Energiebedarf von KI-Bildverarbeitung in selbstfahrenden Autos sinken, auch wenn das Training weiterhin an anderer Stelle erfolgt.

Dichte Memristor-Gitter aufbauen

Dichte Anordnungen sind wichtig, weil KI-Modelle Millionen von Gewichtungen speichern und jede Gewichtung bei geringem Stromverbrauch einen vorhersehbaren Wert benötigen muss.

Mit einem Zwei-Elektroden-Design lassen sich viele 2D-Memristoren in Gittern anordnen, sodass sich Ströme direkt im Speicher addieren und multiplizieren können.

Das Stapeln dieser Schichten über CMOS, der in Chips verwendeten Standard-Transistortechnologie, könnte Sensoren und Speicher in einem gemeinsamen Schichtaufbau vereinen.

Für die Skalierung ist eine genaue Kontrolle von Defekten erforderlich: Schon eine schwache Zelle kann einen Bereich der CMOS-Hardware verfälschen und Ergebnisse unbrauchbar machen.

Hindernisse vor dem Einsatz

Praxistaugliche Chips müssen Hitze, Vibrationen und jahrelange Schaltvorgänge verkraften. Deshalb sind Ausdauertests ebenso wichtig wie die Materialien selbst.

Die Fertigung braucht reproduzierbare Strukturen. Verfahren wie fokussierte Strahlen oder Laser müssen sich skalieren lassen, ohne die Kosten zu erhöhen oder CMOS-Schichten zu beschädigen.

Verschiedene Schaltmechanismen stehen im Wettbewerb. Ingenieure müssen je nach Aufgabe zwischen schneller optischer Steuerung und langsamerer chemischer Anpassung wählen.

Solange Entwickler diese Anordnungen nicht ebenso einfach programmieren können wie heutige Speicher, werden 2D-Memristoren überwiegend in Forschungslaboren bleiben.

Zukunft des Kohlenstoffspeichers

Die Integration von Speicher in atomdünne Materialien verändert bei Bildverarbeitung, wo Berechnungen stattfinden können, weil Signale und gespeicherte Zustände direkt nebeneinander liegen.

Wenn Ingenieure eine langfristige Zuverlässigkeit nachweisen und diese Bauteile in die CMOS-Fertigung integrieren, könnten Rechenzentren mehr KI-Aufgaben mit weniger Strom erledigen.