Новое исследование может улучшить производительность искусственного интеллекта и квантовых компьютеров

Команда под руководством Университета Миннесоты по городам-побратимам разработала новый сверхпроводящий диод, ключевой компонент электронных устройств, который может помочь масштабировать квантовые компьютеры для промышленного использования и повысить производительность систем искусственного интеллекта.

Статья опубликована в Nature Communications, рецензируемом научном журнале, посвященном естественным наукам и технике.

Диод позволяет току течь в одном направлении, но не в другом в электрической цепи. По сути, он выполняет роль половины транзистора — основного элемента компьютерных чипов. Диоды обычно изготавливаются из полупроводников, веществ с электрическими свойствами, которые составляют основу большинства электроники и компьютеров, но исследователи заинтересованы в создании их из сверхпроводников, которые, кроме того, обладают способностью передавать энергию, не теряя при этом никакой мощности.

По сравнению с другими сверхпроводящими диодами, устройство исследователей более энергоэффективно, может обрабатывать несколько электрических сигналов одновременно и содержит ряд вентилей для управления потоком энергии — функция, которая никогда раньше не была интегрирована в сверхпроводящий диод.

«Мы хотим сделать компьютеры более мощными, но есть некоторые жесткие ограничения, которые мы скоро преодолеем с помощью наших нынешних материалов и методов производства», — сказал Влад Прибиаг, старший автор статьи и доцент Школы компьютерных технологий Университета Миннесоты. Физика и астрономия. «Нам нужны новые способы разработки компьютеров, и одна из самых больших проблем для увеличения вычислительной мощности сейчас заключается в том, что они рассеивают так много энергии. Поэтому мы думаем о том, как сверхпроводящие технологии могут помочь в этом».

Исследователи из Университета Миннесоты создали устройство, используя три джозефсоновских перехода, которые создаются путем размещения кусочков несверхпроводящего материала между сверхпроводниками. В данном случае исследователи соединили сверхпроводники со слоями полупроводников. Уникальная конструкция устройства позволяет исследователям использовать напряжение для управления поведением устройства.

Их устройство также имеет возможность обрабатывать несколько входных сигналов, тогда как обычные диоды могут обрабатывать только один вход и один выход. Эта функция может найти применение в нейроморфных вычислениях — методе проектирования электрических цепей, имитирующем функционирование нейронов в мозге и повышающем производительность систем искусственного интеллекта.

«Устройство, которое мы создали, имеет почти самую высокую энергоэффективность, которая когда-либо была показана, и впервые мы показали, что вы можете добавлять затворы и применять электрические поля для настройки этого эффекта», — объяснил Мохит Гупта, первый автор статьи и доктор философии. студент Школы физики и астрономии Университета Миннесоты. «Другие исследователи и раньше создавали сверхпроводящие устройства, но материалы, которые они использовали, было очень сложно изготовить. В нашей конструкции используются материалы, которые более удобны для промышленности и обеспечивают новые функциональные возможности».

Метод, который использовали исследователи, в принципе можно использовать с любым типом сверхпроводника, что делает его более универсальным и простым в использовании, чем другие методы в этой области. Благодаря этим качествам их устройство более совместимо с промышленными приложениями и может помочь в расширении разработки квантовых компьютеров для более широкого использования.

«На данный момент все существующие квантовые вычислительные машины очень просты по сравнению с потребностями реальных приложений», — сказал Прибиаг. «Масштабирование необходимо для того, чтобы иметь компьютер, достаточно мощный для решения полезных и сложных задач. Многие люди исследуют алгоритмы и варианты использования компьютеров или машин искусственного интеллекта, которые потенциально могут превзойти классические компьютеры. Здесь мы разрабатываем аппаратное обеспечение, которое могло бы позволить квантовым компьютерам реализовать эти алгоритмы. Это показывает силу университетов, которые сеют эти идеи, которые в конечном итоге попадают в промышленность и интегрируются в практические машины».