Микросхемы, меняющие свою конфигурацию, могут стать реальностью

+7 926 604 54 63 address
Схема установки для работы с доменными стенками
Схематическое изображение экспериментальной установки. Жёлтым показан платиновый электрод, голубым — плёнка цирконат-титаната свинца. Размеры образца — 8 × 8 нм2.

Электронные микросхемы, способные модифицироваться в процессе работы, могут стать реальностью. Исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны продемонстрировали возможность создания в материале электропроводящих путей. Получившиеся токопроводящие участки толщиной в несколько атомов могут быть перемещены и ликвидированы, что в перспективе позволяет создавать конфигурируемые чипы.

В своей работе учёные добились контроля над доменными стенками в сегнетоэлектрических тонких плёнках. В качестве материала использовался цирконат-титанат свинца Pb(ZrxTi1−x)O3. Положение доменных стенок регулировалось путём настройки импульсов напряжения. Швейцарским физикам удалось массово выращивать и перемещать эти структуры, наблюдая за ними с помощью силовой микроскопии пьезоотклика.

Микросхемы, которые умеют изменять свою конфигурацию, теоретически могут быть использованы для чередования выполняемых задач, однако создатели технологии предполагают иное применение. Способность микросхемы изменяться радикальным образом повышает её отказоустойчивость. В случае повреждения чипа он теоретически может переконфигурировать себя, сохранив функциональность за счёт использования нетронутых компонентов.

Подобные микросхемы могут использоваться в труднодоступных местах, и более всего они будут востребованы в космосе, предполагают авторы исследования.

На данный момент возможность создания электропроводящих путей проверена для изолированных материалов. Следующим шагом должна стать разработка прототипа переконфигурируемой микросхемы. Однако авторы работы заглядывают ещё дальше. Имея возможность прокладывать новые проводники в схеме, они хотели бы смоделировать и изучить образование новых синапсов в мозге. Что, в свою очередь, поможет в исследовании механизма обучения в искусственном мозге.

.
Комментарии