Un passo avanti che potrebbe cambiare il futuro dell’intelligenza artificiale arriva dalla Cina. I ricercatori della Peking University hanno sviluppato quelli che vengono descritti come i transistor più piccoli ed efficienti al mondo dal punto di vista energetico. Si tratta dei cosiddetti ferroelectric field-effect transistors (FeFETs), dispositivi progettati per imitare il funzionamento del cervello umano, con l’obiettivo di rendere i chip per l’AI più potenti ma anche meno energivori.
I nuovi transistor promettono di ridurre drasticamente i consumi elettrici e il calore generato, due dei principali limiti dell’attuale computing basato sul silicio, soprattutto in un’epoca dominata dall’esplosione dell’intelligenza artificiale.
Perché il computing tradizionale è inefficiente
I chip a semiconduttore hanno reso possibile la comunicazione globale, i videogiochi online e la costruzione dei supercomputer più veloci al mondo. Tuttavia, con l’avanzare di tecnologie come il quantum computing e con la crescita esponenziale dell’AI, stanno emergendo con chiarezza i limiti strutturali dei chip in silicio.
Il problema principale riguarda l’architettura: nei sistemi tradizionali memoria e unità di calcolo sono separate. Durante le operazioni complesse, i dati devono essere continuamente trasferiti da un’area all’altra. Questo movimento richiede tempo e, soprattutto, energia. Più aumentano i dati da elaborare — come accade nei modelli di intelligenza artificiale — più cresce il consumo elettrico e la produzione di calore.
Per soddisfare la domanda crescente, l’approccio convenzionale impone la costruzione di chip sempre più grandi e più veloci, con un ulteriore aumento dei costi energetici. Un’alternativa è invece quella di integrare memoria e calcolo nello stesso punto, replicando il modello del cervello umano, dove elaborazione e archiviazione convivono nello stesso sistema neurale. È proprio su questa logica che si basano i FeFET.
Dall’idea alla struttura atomica
Secondo quanto riportato al South China Morning Post, l’idea di realizzare chip ispirati al cervello non è nuova. I FeFET sono candidati ideali perché in questi transistor memorizzazione ed elaborazione coincidono. Tuttavia, finora hanno presentato un ostacolo significativo: scrittura e cancellazione dei dati richiedono molta energia.
Mentre i circuiti logici moderni operano con tensioni inferiori a 0,7 volt, i FeFET tradizionali necessitano di circa 1,5 volt. Gli scienziati hanno paragonato questa differenza allo sforzo necessario per spingere una porta molto pesante.
Per superare il limite, il team guidato da Qiu Chenguang della Peking University e Peng Lianmao della Chinese Academy of Sciences ha sviluppato una nuova struttura di transistor. Grazie a tecniche di lavorazione avanzate, i ricercatori sono riusciti a ridurre l’elettrodo di gate fino a un solo nanometro. Per avere un termine di paragone, la larghezza di una molecola di DNA è di circa due nanometri.
Consumi ridotti e velocità record
Il risultato è dunque un transistor su scala nanometrica che consuma circa un decimo dell’energia rispetto ai FeFET precedenti. Non solo: il dispositivo garantisce anche un funzionamento ad alta velocità, con un tempo di risposta che può scendere fino a 1,6 nanosecondi.
La nuova configurazione favorisce inoltre la formazione di un campo elettrico attraverso lo strato ferroelettrico, consentendo al transistor di funzionare con tensioni fino a 0,6 volt.
Efficienza energetica, rapidità di calcolo e dimensioni estremamente ridotte rendono questi nuovi FeFET candidati a plasmare il futuro dei chip per l’intelligenza artificiale. La Peking University ha già brevettato processo e design.
