Memtransistor - Neuer Baustein für neuronale Computer
„Herkömmliche Computer nutzen voneinander getrennte Module, um Daten zu verarbeiten und zu speichern“, sagt Mark C. Hersam von der Northwesten University in Evanston. Neuronen dagegen können beide Aufgaben zugleich erfüllen. Genau dieses Ziel verfolgt Hersam nun mit dem neuen Memtransistor. Für die Fertigung doponierte er gemeinsam mit seinen Kollegen eine nur eine Moleküllage dünne Schicht aus kristallinem Molybdänsulfid auf einem Träger aus Siliziumdioxid. Mit lithografischen Methoden formten die Wissenschaftler filigrane Leitungskanäle in dieser Schicht und fügten insgesamt sieben Kontaktelektroden für die elektronische Kontrolle dieses neuen Schaltmoduls hinzu.
Testmessungen zeigten, dass der Memtransistor sich einerseits wie ein herkömmlicher Transistor schalten ließ. Andererseits konnte mit Spannungspulsen von bis zu 80 Volt die atomare Ordnung in der Molybdändisulfid-Schicht gezielt verändert werden. Diese kontrolliert fabrizierten Defekte führten zu schaltbaren Veränderungen des elektrischen Leitfähigkeit. Genau diese lokalen Variationen des elektrischen Widerstands eignen sich für die dauerhafte Speicherung digitaler Daten. Erneute Spannungspulse konnten diese Speicher löschen und neu beschreiben. So vereinte der Memtransistor die Schalteigenschaften eines Transistors mit einem Speichermodul.
Im Unterschied zu früheren Ansätzen ähnlicher elektronischer Module verfügte der Memtransistor über sieben Elektroden. Ein Schaltpulse an nur einer Elektrode beeinflusste den Stromfluss an den sechs weiteren elektrischen Kontakten. Dieser Aufbau erlaubt es prinzipiell, einen Memtransistor mit mehreren weiteren zu verknüpfen. „Dank dieser Struktur mit mehreren Kontakten ähnelt der Aufbau den Neuronen in einem Gehirn, die ebenfalls über mehrere Verknüpfungen, den Synapsen, verfügen“, sagt Hersam.
In weiteren Experimenten könnten nun elektronische Netzwerke mit Dutzenden Memtransistoren entwickelt werden. Diese sollen einfache, an neuronale Netzwerke angepasste Aufgaben erfüllen. Komplexere Systeme könnten danach den Weg zu künstlichen Intelligenzen ebnen, die schneller als herkömmliche Computer verschiedene Muster erkennen oder einzelne Daten aus sehr großen Datensätzen herausfiltern. Zudem erlaubten die von Hersam genutzten Verfahren die Fertigung von einigen Dutzend Memtransistor parallel. Doch ist der Forscher davon überzeugt, dass sich diese Prozesse auch für die Produktion von Millionen Memtransistoren optimieren ließen.