नई प्रकार की कंप्यूटर मेमोरी ऊर्जा के उपयोग को काफी कम कर सकती है और प्रदर्शन में सुधार कर सकती है

24 जून, 2023 (नानावरक न्यूज़) शोधकर्ताओं ने कंप्यूटर मेमोरी के लिए एक नया डिज़ाइन विकसित किया है जो प्रदर्शन में काफी सुधार कर सकता है और इंटरनेट और संचार प्रौद्योगिकियों की ऊर्जा मांगों को कम कर सकता है, जो अगले दस वर्षों के भीतर वैश्विक बिजली का लगभग एक तिहाई उपभोग करने का अनुमान है। कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने एक ऐसा उपकरण विकसित किया है जो मानव मस्तिष्क में सिनैप्स की तरह ही डेटा को संसाधित करता है। उपकरण हेफ़नियम ऑक्साइड पर आधारित हैं, जो अर्धचालक उद्योग में पहले से ही उपयोग की जाने वाली सामग्री है, और छोटे स्व-इकट्ठे अवरोध हैं, जिन्हें इलेक्ट्रॉनों को पारित करने की अनुमति देने के लिए उठाया या कम किया जा सकता है। कंप्यूटर मेमोरी उपकरणों में विद्युत प्रतिरोध को बदलने और सूचना प्रसंस्करण और मेमोरी को एक ही स्थान पर मौजूद रहने की अनुमति देने की इस पद्धति से कहीं अधिक घनत्व, उच्च प्रदर्शन और कम ऊर्जा खपत वाले कंप्यूटर मेमोरी उपकरणों का विकास हो सकता है। परिणाम जर्नल में रिपोर्ट किए गए हैं विज्ञान अग्रिम ("अनाकार हेफ़नियम ऑक्साइड नैनोकम्पोजिट का पतला-फिल्म डिज़ाइन मजबूत इंटरफेशियल प्रतिरोधी स्विचिंग एकरूपता को सक्षम करता है"). हमारी डेटा-भूखी दुनिया ने ऊर्जा की माँगों को बढ़ा दिया है, जिससे कार्बन उत्सर्जन को कम करना और भी मुश्किल हो गया है। अगले कुछ वर्षों के भीतर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, इंटरनेट उपयोग, एल्गोरिदम और अन्य डेटा-संचालित प्रौद्योगिकियों द्वारा वैश्विक बिजली का 30% से अधिक उपभोग करने की उम्मीद है। कैम्ब्रिज के सामग्री विज्ञान और धातुकर्म विभाग के पहले लेखक डॉ मार्कस हेलेनब्रांड ने कहा, "काफी हद तक, ऊर्जा की मांग में यह विस्फोट वर्तमान कंप्यूटर मेमोरी प्रौद्योगिकियों की कमियों के कारण है।" "पारंपरिक कंप्यूटिंग में, एक तरफ मेमोरी होती है और दूसरी तरफ प्रोसेसिंग होती है, और डेटा को दोनों के बीच वापस ले जाया जाता है, जिसमें ऊर्जा और समय दोनों लगते हैं।" अक्षम कंप्यूटर मेमोरी की समस्या का एक संभावित समाधान एक नई प्रकार की तकनीक है जिसे प्रतिरोधक स्विचिंग मेमोरी के रूप में जाना जाता है। पारंपरिक मेमोरी डिवाइस दो अवस्थाओं में सक्षम हैं: एक या शून्य। हालाँकि, एक कार्यशील प्रतिरोधक स्विचिंग मेमोरी डिवाइस, स्थितियों की एक सतत श्रृंखला में सक्षम होगी - इस सिद्धांत पर आधारित कंप्यूटर मेमोरी डिवाइस कहीं अधिक घनत्व और गति में सक्षम होंगे। हेलेनब्रांड ने कहा, "उदाहरण के लिए, निरंतर रेंज पर आधारित एक विशिष्ट यूएसबी स्टिक दस से 100 गुना अधिक जानकारी रखने में सक्षम होगी।" हेलेनब्रांड और उनके सहयोगियों ने हेफ़नियम ऑक्साइड पर आधारित एक प्रोटोटाइप डिवाइस विकसित किया, जो एक इन्सुलेट सामग्री है जो पहले से ही सेमीकंडक्टर उद्योग में उपयोग की जाती है। प्रतिरोधक स्विचिंग मेमोरी अनुप्रयोगों के लिए इस सामग्री का उपयोग करने की समस्या को एकरूपता समस्या के रूप में जाना जाता है। परमाणु स्तर पर, हेफ़नियम ऑक्साइड की कोई संरचना नहीं होती है, हेफ़नियम और ऑक्सीजन परमाणु बेतरतीब ढंग से मिश्रित होते हैं, जिससे मेमोरी अनुप्रयोगों के लिए इसका उपयोग करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है। हालाँकि, शोधकर्ताओं ने पाया कि हेफ़नियम ऑक्साइड की पतली फिल्मों में बेरियम मिलाने से मिश्रित सामग्री में हेफ़नियम ऑक्साइड तल के लंबवत कुछ असामान्य संरचनाएँ बनने लगीं। ये ऊर्ध्वाधर बेरियम-समृद्ध 'पुल' अत्यधिक संरचित हैं, और इलेक्ट्रॉनों को गुजरने की अनुमति देते हैं, जबकि आसपास का हेफ़नियम ऑक्साइड असंरचित रहता है। उस बिंदु पर जहां ये पुल डिवाइस संपर्कों से मिलते हैं, एक ऊर्जा अवरोध बनाया गया था, जिसे इलेक्ट्रॉन पार कर सकते हैं। शोधकर्ता इस अवरोध की ऊंचाई को नियंत्रित करने में सक्षम थे, जो बदले में मिश्रित सामग्री के विद्युत प्रतिरोध को बदल देता है। हेलेनब्रांड ने कहा, "यह पारंपरिक मेमोरी के विपरीत, सामग्री में कई राज्यों को मौजूद रहने की अनुमति देता है, जिसमें केवल दो राज्य होते हैं।" अन्य मिश्रित सामग्रियों के विपरीत, जिनके लिए महंगी उच्च तापमान निर्माण विधियों की आवश्यकता होती है, ये हेफ़नियम ऑक्साइड कंपोजिट कम तापमान पर स्वयं-इकट्ठे हो जाते हैं। मिश्रित सामग्री ने उच्च स्तर का प्रदर्शन और एकरूपता दिखाई, जिससे वे अगली पीढ़ी के मेमोरी अनुप्रयोगों के लिए अत्यधिक आशाजनक बन गए। प्रौद्योगिकी पर एक पेटेंट विश्वविद्यालय की व्यावसायीकरण शाखा कैम्ब्रिज एंटरप्राइज द्वारा दायर किया गया है। "इन सामग्रियों के बारे में वास्तव में रोमांचक बात यह है कि वे मस्तिष्क में एक सिनेप्स की तरह काम कर सकते हैं: वे जानकारी को एक ही स्थान पर संग्रहीत और संसाधित कर सकते हैं, जैसे हमारा दिमाग कर सकता है, जिससे वे तेजी से बढ़ते एआई और मशीन लर्निंग क्षेत्रों के लिए अत्यधिक आशाजनक बन जाते हैं," कहा। हेलेनब्रांड। शोधकर्ता अब सामग्री पर बड़े व्यवहार्यता अध्ययन करने के लिए उद्योग के साथ काम कर रहे हैं, ताकि अधिक स्पष्ट रूप से यह समझ सकें कि उच्च-प्रदर्शन संरचनाएं कैसे बनती हैं।

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• स्रोत: https://www.nanowerk.com/nanotechnology-news2/newsid=63228.php