Kecelakaan Lab yang Bisa Merevolusi Komputasi

Saat menguji sirkuit memori, seorang mahasiswa lupa menghubungkan terminal bulk dari sebuah MOSFET, sehingga transistor tersebut menunjukkan perilaku listrik seperti neuron: lonjakan arus mendadak ketika tegangan mencapai ambang batas, lalu relaksasi sendiri. Tim menyadari bahwa dengan bulk yang mengambang, lubang yang dihasilkan oleh impact ionization terakumulasi di dalam bulk silikon, mengubah transistor menjadi perangkat sambungan bipolar yang menghasilkan lonjakan mirip neuron biologis. Dengan mengendalikan resistansi kontak bulk menggunakan transistor kedua, mereka mencapai penembakan yang konsisten dan andal selama jutaan siklus. Penemuan tidak sengaja ini dapat memungkinkan komputasi neuromorfik hemat energi menggunakan transistor CMOS standar, yang berpotensi mengurangi konsumsi daya besar AI. Saat ini, GPU mengonsumsi hingga 1.000 watt masing-masing, dan chip neuromorfik yang menggunakan sirkuit transistor kompleks telah menunjukkan pengurangan daya hingga 1.000 kali lipat. Neuron transistor tunggal akan memungkinkan sistem yang lebih besar dan lebih efisien.