Brytyjscy naukowcy pracują nad komputerem, który ma działać jak mózg

Jak podaje Tom’s Hardware, naukowcy związani z Uniwersytetem Cambridge opublikowali niedawno w Science Advances wyniki badań, które mogą zupełnie zmienić świat komputerów.

Chcą oni skonstruować pamięć komputerową z nowego materiału – tlenku hafnu – którą będzie cechować od 10 do 100 razy większa gęstość zapisu od tradycyjnych pamięci. Policzono, że gdyby gęstość zapisu typowej pamięci RAM zwiększała się dwukrotnie co cztery lata, jej producentom wciąż zajęłoby dekady, by doścignąć projekt naukowców z Cambridge.

Niczym mózg

Słyszeliście o tzw. bottlenecku von Neumanna? Pod tą enigmatyczną nazwą kryje się problem, który dotyczy obecnie wszystkich komputerów i który wydaje się nie do przezwyciężenia: urządzenie obliczeniowe w sprzęcie jest oddzielne od jego pamięci. Działanie każdego takiego systemu będzie więc zależeć od przepustowości łącza między pamięcią a procesorem. To połączenie wymaga zaś energii oraz wytwarza ciepło: te dwa problemy nakładają na komputer ograniczenia, m.in. konieczność dobrego chłodzenia i kontrolowania zużycia prądu.

Opisane kłopoty nie dotyczą innej rewelacyjnej maszyny obliczeniowej, którą dysponujemy – naszych mózgów. W dużym uproszczeniu neurony odpowiadają bowiem zarówno za pamięć, jak i myślenie.

Wynalazek naukowców z Cambridge ma jednak upodobnić komputery właśnie do mózgów – sami autorzy nazywają projekty „urządzeniami synaptycznymi”. Na powłoce z tlenku hafnu umieszczono drobinki baru, które umożliwiają swobodny przepływ elektronów w strukturze. Wysokość wypustek barowych można zaś modyfikować, dzięki czemu przewodnictwo właściwe całej struktury może zmienić się na żądanie naukowca. Dokładna budowa urządzeń synaptycznych jest bardzo skomplikowana, pewne jest jednak, że mogą oznaczać one rewolucję w świecie pamięci.

Co powiecie bowiem na 10 lub 100 terabajtów pamięci na USB? Lub więcej: na 10 terabajtów pamięci operacyjnej karty graficznej? Modyfikowanie przewodnictwa struktury będzie mogło umożliwić zaś coś w rodzaju programowalnych kart graficznych, które mogą być kluczowe np. w rozwoju sztucznej inteligencji.

Cóż, na razie technologia została zastosowana jedynie w eksperymentach naukowych, lecz publikacja wyników w Science Advances daje uzasadnione powody, by spodziewać się jej przyszłej implementacji na rynku. Czekamy!