Laborunfall, der das Computing revolutionieren könnte

Beim Testen von Speicherschaltungen vergaß ein Student, den Bulk-Anschluss eines MOSFETs anzuschließen. Dadurch zeigte der Transistor ein neuronales elektrisches Verhalten: einen plötzlichen Stromstoß, sobald die Spannung einen Schwellwert erreichte, gefolgt von einer Selbstrelaxation. Das Team erkannte, dass bei schwebendem Bulk durch Stoßionisation erzeugte Löcher im Silizium-Bulk akkumulieren und den Transistor in ein Bipolargerät verwandeln, das Spikes ähnlich wie biologische Neuronen feuert. Durch Steuerung des Bulk-Kontaktwiderstands mit einem zweiten Transistor erreichten sie ein konsistentes, zuverlässiges Feuern über Millionen von Zyklen hinweg. Diese zufällige Entdeckung könnte energieeffizientes neuromorphes Computing mit Standard-CMOS-Transistoren ermöglichen und potenziell den massiven Stromverbrauch der KI reduzieren. Derzeit verbrauchen Grafikprozessoren jeweils bis zu 1.000 Watt, und neuromorphe Chips, die komplexe Transistorschaltungen verwenden, haben bereits eine bis zu 1.000-fache Leistungsreduktion gezeigt. Ein Einzeltransistorneuron würde noch größere und effizientere Systeme ermöglichen.