חוקרים בסין משיגים שיפור פי 100 בעמידות זיכרון פרואלקטרי עתידי
צוות חוקרים סיני, בהובלת אוניברסיטת שידיאן, הדגים שיפור של פי 100 בעמידות זיכרון פרואלקטרי מסוג וורצייט - יותר מ-10 מיליארד מחזורי כתיבה, לעומת כ-100 מיליון בהתקנים קודמים. המחקר, שפורסם בכתב העת Science, מתמודד עם אחד החסמים המרכזיים ליישום מסחרי של הטכנולוגיה בשבבים עתידיים למחשוב ולבינה מלאכותית.
צוות חוקרים סיני הדגים שיפור של פי 100 בעמידות זיכרון פרואלקטרי מדגם מתקדם - טכנולוגיה שנחשבת מועמדת לדור הבא של שבבי זיכרון במחשוב בעצימות גבוהה ובמערכות בינה מלאכותית עתידיות. המחקר, שפורסם ביום חמישי בכתב העת Science, בוצע בהובלת חוקרים מאוניברסיטת שידיאן (Xidian University) שבעיר שיאן, בשיתוף אוניברסיטת סיטי של הונג קונג ואוניברסיטת פודאן.
לפי הדיווח, הצוות הדגים למעלה מ-10 מיליארד מחזורי כתיבה בחומרים פרואלקטריים מסוג "וורצייט" (wurtzite) - קבוצת חומרים המסוגלים לעבור בין שני מצבים חשמליים ובכך לשמור מידע. מדובר בשיפור של כפי 100 לעומת מה שהושג בעבר באותו סוג חומר, כך דווח באתר מקוון שפרסם כלי התקשורת המקומי שיאן דיילי ביום שבת.
אחד החומרים הבולטים בקטגוריית הזיכרון הפרואלקטרי הוא ניטריד אלומיניום-סקנדיום, המוכר בקיצור AlScN, שמושך בשנים האחרונות תשומת לב כמועמד לזיכרון דור הבא בזכות מהירות מיתוג גבוהה וצריכת אנרגיה נמוכה יחסית. יתרון נוסף של החומר הוא תאימות לתהליכי ייצור מוליכים למחצה קיימים, מה שעשוי להקל על שילובו בהתקני זיכרון עתידיים בלי צורך בקווי ייצור חדשים לגמרי.
עם זאת, עד כה סבל AlScN מבעיית אמינות משמעותית: התקנים שפותחו מהחומר נטו להתדרדר לאחר מיתוג חשמלי חוזר, ובדרך כלל נכשלו אחרי כ-100 מיליון מחזורי כתיבה בלבד - הרחק מהמיליארדים הנדרשים לשימוש מסחרי בפועל. על פי הכותרת המשנית של הדיווח המקורי, הפריצה שהושגה כעת מבוססת על הגבלת התנועה של מקומות פנויים של אטומי חנקן (nitrogen-vacancy) בתוך המבנה הגבישי של החומר - מנגנון שנחשב לגורם מרכזי בהתדרדרות ההתקנים לאורך זמן.
חשוב להדגיש שמדובר בהישג מחקרי במעבדה, לא בטכנולוגיה שהגיעה כבר לייצור המוני: הדיווח עצמו מתאר את הפיתוח כצעד שמקרב את הזיכרון הפרואלקטרי לשימוש מעשי בחומרה עתידית, ולא כמוצר מוכן לשוק.
מבחינת ההקשר הרחב יותר, ההישג מתפרסם על רקע ביקוש גובר לשבבי זיכרון מתקדמים יותר, ביקוש שמונע במידה רבה מגידול השימוש בבינה מלאכותית ובמחשוב עתיר-חישוב. ככל הנראה, השיתוף בין מוסדות אקדמיים מסין והונג קונג - אוניברסיטת שידיאן, אוניברסיטת סיטי של הונג קונג, ואוניברסיטת פודאן - משקף גם מאמץ רחב יותר של גופי מחקר סיניים להתקדם באופן עצמאי בטכנולוגיות זיכרון קריטיות, בזמן שהתחרות הגלובלית סביב שבבים ובינה מלאכותית מחריפה. עם זאת, מדובר בהערכה על סמך ההקשר הכללי, ולא בפרט שמופיע במפורש במקור.