Un accident de laboratoire qui pourrait révolutionner l'informatique

En testant des circuits mémoire, un étudiant a oublié de connecter la borne de substrat d'un MOSFET, ce qui a amené le transistor à adopter un comportement électrique semblable à celui d'un neurone : un pic de courant soudain lorsque la tension atteignait un seuil, suivi d'une auto-relaxation. L'équipe a réalisé qu'avec le substrat en flottement, les trous générés par ionisation par impact s'accumulent dans le substrat de silicium, transformant le transistor en un dispositif bipolaire qui émet des impulsions de manière similaire aux neurones biologiques. En contrôlant la résistance de contact du substrat avec un second transistor, ils ont obtenu un déclenchement cohérent et fiable sur des millions de cycles. Cette découverte accidentelle pourrait permettre un calcul neuromorphique économe en énergie en utilisant des transistors CMOS standards, réduisant potentiellement la consommation massive d'énergie de l'IA. Actuellement, les GPU consomment jusqu'à 1 000 watts chacun, et les puces neuromorphiques utilisant des circuits complexes à transistors ont déjà montré une réduction de puissance jusqu'à 1 000 fois. Un neurone à transistor unique permettrait des systèmes encore plus vastes et efficaces.