Найти в Дзене
IXBT.com

Учёные создали новый транзистор, способный хранить тысячи устойчивых состояний

Инженеры из Нанкинского университета аэронавтики и астронавтики (Китай) разработали уникальный ферроэлектрический транзистор толщиной в несколько атомов. В устройстве используются слоистые материалы — графен и гексагональный нитрид бора (hBN), которые образуют характерный мозаичный (моаре) рисунок. Главная особенность — возможность хранить 3 024 различных состояния поляризации, что на два порядка больше, чем у предыдущих аналогов. Это достигается за счёт скольжения слоёв относительно друг друга и точного управления электрическими импульсами. Транзистор показал стабильность состояний более 100 000 секунд и успешно прошёл тесты на выполнение ИИ-задач: при распознавании изображений точность достигла 93%. Устройство работает при комнатной и повышенной температуре, а его простая структура облегчает масштабирование. Такие транзисторы могут стать основой для энергоэффективных нейроморфных чипов, имитирующих работу мозга, и новых типов памяти. В будущем команда планирует довести технологию до

Инженеры из Нанкинского университета аэронавтики и астронавтики (Китай) разработали уникальный ферроэлектрический транзистор толщиной в несколько атомов. В устройстве используются слоистые материалы — графен и гексагональный нитрид бора (hBN), которые образуют характерный мозаичный (моаре) рисунок.

Главная особенность — возможность хранить 3 024 различных состояния поляризации, что на два порядка больше, чем у предыдущих аналогов. Это достигается за счёт скольжения слоёв относительно друг друга и точного управления электрическими импульсами.

Изображение сгенерировано: Nano Banana  📷
Изображение сгенерировано: Nano Banana 📷

Транзистор показал стабильность состояний более 100 000 секунд и успешно прошёл тесты на выполнение ИИ-задач: при распознавании изображений точность достигла 93%. Устройство работает при комнатной и повышенной температуре, а его простая структура облегчает масштабирование.

Такие транзисторы могут стать основой для энергоэффективных нейроморфных чипов, имитирующих работу мозга, и новых типов памяти. В будущем команда планирует довести технологию до масштабного производства и повысить скорость отклика.