Memtransistor: de chip die onthoudt wat er is gebeurd
Stel je een lichtschakelaar voor die niet alleen aan of uit kan staan, maar die ook onthoudt hoe vaak en hoe hard je hem in het verleden hebt omgezet — en die zich daardoor geleidelijk anders gaat gedragen. Dat is in essentie waar een memtransistor om draait: een elektronisch schakelelement dat niet alleen stroom doorlaat of blokkeert, maar dat ook een soort geheugen heeft van de signalen die er eerder doorheen zijn gestuurd.
De naam is een samentrekking van memristor (geheugenweerstand) en transistor, het bouwsteentje waar vrijwel alle moderne chips uit bestaan. Een memtransistor combineert het schakelvermogen van een transistor met het geheugeneffect van een memristor. Onderzoekers zien deze componenten als een mogelijke bouwsteen voor chips die meer rekenen zoals een brein dat doet — met geheugen en verwerking in hetzelfde onderdeel, in plaats van strikt gescheiden zoals in een gewone computer.
Wat is het precies?
Om een memtransistor te begrijpen, helpt het om eerst naar een gewone transistor te kijken. Die heeft doorgaans drie aansluitingen: een source en een drain, waartussen stroom kan lopen, en een gate, die als een soort kraan bepaalt hoeveel stroom er doorheen mag. Belangrijk is dat een gewone transistor geen geheugen heeft: zodra de spanning op de gate verandert, verandert de doorlaat onmiddellijk mee, en er blijft niets 'onthouden' van eerdere standen.
Een memristor werkt anders. Dit is een component met maar twee aansluitingen, waarvan de elektrische weerstand afhangt van de geschiedenis van de stroom die er eerder doorheen is gegaan. Stuur je veel stroom een bepaalde kant op, dan daalt de weerstand blijvend; keer je de richting om, dan stijgt hij weer. Het component 'onthoudt' dus in zijn weerstandswaarde wat er eerder is gebeurd. Het bestaan van zo'n component werd al in 1971 wiskundig voorspeld door hoogleraar Leon Chua, maar het duurde tot 2008 voordat onderzoekers van HP Labs, onder leiding van R. Stanley Williams, het eerste werkende exemplaar bouwden.
Een memtransistor voegt deze twee ideeën samen: het is een meerpolig component, met net als een transistor een aparte stuuraansluiting, maar de geleiding van het kanaal tussen source en drain verandert blijvend (of langdurig) op basis van eerder toegepaste spanningen — precies zoals bij een memristor. Een invloedrijk voorbeeld hiervan verscheen in 2018 in het wetenschappelijke tijdschrift Nature, waarin onderzoekers Vinod Sangwan en Mark Hersam van Northwestern University een memtransistor beschreven die was opgebouwd uit een laagje van slechts één atoom dik van het materiaal molybdeendisulfide (MoS2). In dat ultradunne laagje bevinden zich microscopisch kleine korrelgrenzen — plekken waar kristalstructuren tegen elkaar aan botsen — die fungeren als de plek waar het geheugeneffect ontstaat, doordat ladingen zich daar tijdelijk of langdurig ophopen.
De reden dat onderzoekers dit interessant vinden, heeft alles te maken met hoe hersenen werken. Verbindingen tussen hersencellen, synapsen genoemd, worden sterker naarmate ze vaker worden gebruikt, en zwakker als ze zelden actief zijn — een verschijnsel dat synaptische plasticiteit heet en dat aan de basis ligt van leren en geheugen. Een memtransistor vertoont een vergelijkbaar gedrag in silicium (of in dit geval, in 2D-materialen): de 'sterkte' van de verbinding, uitgedrukt in geleidingsvermogen, past zich aan op basis van gebruik. Dat maakt het aantrekkelijk als kunstmatige synaps in chips die geïnspireerd zijn op de architectuur van het brein.
Wat wil men ermee bereiken?
De belangrijkste drijfveer achter dit onderzoek is een fundamenteel probleem in bijna alle hedendaagse computers, bekend als de von Neumann-bottleneck. In een klassieke computerarchitectuur zijn het geheugen (waar data en instructies zijn opgeslagen) en de rekeneenheid (waar daadwerkelijk wordt gerekend) fysiek gescheiden onderdelen. Elke berekening vereist dus dat gegevens heen en weer worden verplaatst tussen die twee, en dat kost tijd en vooral veel energie — vaak meer dan de berekening zelf.
Memtransistors bieden in theorie een uitweg, omdat geheugen en 'rekenkracht' in hetzelfde component samenvallen. Dat principe heet in-memory computing: berekeningen vinden plaats op de plek waar de data al staat, zonder dat er dataverkeer nodig is. Combineer je veel van zulke componenten in een netwerk, dan ontstaat een chip die qua structuur meer lijkt op een netwerk van hersenneuronen dan op een klassieke processor — vandaar de term neuromorphic computing, ofwel breininspireerde computertechniek.
Een tweede ambitie is energiezuinigheid. Kunstmatige-intelligentietoepassingen, zoals beeld- of spraakherkenning, vragen in de klassieke digitale aanpak enorm veel rekenkracht en stroom. Doordat memtransistors ook analoge, tussenliggende geleidingswaarden kunnen aannemen (niet alleen een simpele 0 of 1, maar bijvoorbeeld honderd verschillende niveaus daartussen), kunnen ze in principe de gewichten van een neuraal netwerk direct in hardware vastleggen. Dat zou vooral aantrekkelijk zijn voor kleine, energiezuinige apparaten aan de rand van het netwerk — denk aan sensoren, wearables of camera's — waar batterijcapaciteit en rekenkracht schaars zijn.
Voorbeelden uit de praktijk
Concrete toepassingen in producten zijn er nog niet, maar er is wel een aantal onderzoeksmijlpalen die de ontwikkeling van het veld illustreren.
De basis werd gelegd in 2008, toen onderzoekers van HP Labs onder leiding van R. Stanley Williams het eerste fysieke memristor-component bouwden — decennia nadat Leon Chua het bestaan ervan wiskundig had voorspeld. Dit was geen memtransistor in de moderne zin, maar wel de noodzakelijke eerste stap: het bewijs dat componenten met een 'elektrisch geheugen' daadwerkelijk te maken zijn.
De doorbraak die de term memtransistor echt op de kaart zette, kwam in 2018, met de publicatie in Nature van de groep van Mark Hersam aan Northwestern University (VS). Zij toonden voor het eerst een meerpolig memtransistor-component, gemaakt van een enkele atoomlaag molybdeendisulfide, waarbij meerdere uitgangskanalen tegelijk konden worden aangestuurd via één gedeelde geheugentoestand — een eigenschap die met klassieke tweepolige memristors niet mogelijk is.
In de jaren daarna hebben onderzoeksgroepen, waaronder die van Hersam zelf, kleinschalige testopstellingen gebouwd waarin arrays (rasters) van meerdere memtransistors samen eenvoudige taken uitvoeren, zoals het herkennen van simpele patronen of het nabootsen van associatief leren — een basisvorm van leren waarbij twee prikkels aan elkaar gekoppeld raken, vergelijkbaar met het beroemde experiment van Pavlov met honden. Dit soort demonstraties blijft echter beperkt tot een handvol tot enkele tientallen componenten in een laboratoriumopstelling.
Daarnaast onderzoeken groepen wereldwijd of andere ultradunne materialen, zoals zwarte fosfor of stapelingen van meerdere 2D-materialen op elkaar (heterostructuren), vergelijkbare of betere memtransistor-eigenschappen opleveren dan MoS2. Dit onderzoek staat nog volledig in het teken van materiaalkeuze en is nadrukkelijk verkennend van aard.
Hoe ver is de techniek?
Memtransistors bevinden zich in een vroege, fundamentele onderzoeksfase. Er bestaan geen commerciële producten die er gebruik van maken, en dat zal voorlopig ook niet gebeuren. De testchips die tot nu toe zijn gebouwd, bevatten hooguit tientallen tot enkele honderden van deze componenten — een fractie van de miljarden transistors op een hedendaagse processor.
Er zijn verschillende technische obstakels die de weg naar opschaling versperren. Ten eerste is het lastig om de dunne 2D-materialen die vaak worden gebruikt, zoals monolaag-MoS2, op grote schaal en met consistente kwaliteit te produceren — kleine variaties tussen chips leiden nu nog tot sterk wisselend gedrag. Ten tweede is het niet vanzelfsprekend om deze nieuwe materialen te integreren met de bestaande siliciumfabricageprocessen waar de chipindustrie op draait. Ten derde is het onduidelijk hoe stabiel het geheugeneffect op lange termijn blijft: vervaagt de 'herinnering' van het component na uren, dagen of jaren? En ten vierde zijn schrijf- en leessnelheden van dit soort componenten doorgaans nog trager dan die van gevestigde digitale geheugentechnieken.
Ter vergelijking: eenvoudigere, tweepolige memristors worden inmiddels wél toegepast in commercieel verkrijgbare niet-vluchtige geheugenchips (een technologie die vaak ReRAM wordt genoemd). Dat geeft enig vertrouwen dat verwante technologie uiteindelijk fabrieksrijp te maken is. Multi-terminal memtransistors specifiek — met hun extra sturingsmogelijkheden — zijn echter nog altijd onderzoeksmateriaal, en het is onzeker binnen hoeveel jaar, of zelfs of, ze de stap naar praktische toepassing zullen maken.
Wie werken eraan?
Het onderzoek naar memtransistors specifiek wordt vooral getrokken door academische groepen. Northwestern University in de Verenigde Staten, met het laboratorium van materiaalwetenschapper Mark Hersam, geldt als een van de voortrekkers sinds de invloedrijke publicatie uit 2018. Historisch gezien ligt de basis van de onderliggende memristor-technologie bij HP Labs (tegenwoordig onderdeel van Hewlett Packard Enterprise, HPE), waar het eerste werkende memristor-component werd gebouwd.
Daarnaast is er een brede, internationale onderzoeksgemeenschap actief rond 2D-materialen en neuromorphic devices, met bijdragen van universiteiten in de Verenigde Staten, China, Zuid-Korea en Europa. Deze onderzoeksinspanningen worden doorgaans gefinancierd via academische beurzen en overheidsprogramma's — in de VS bijvoorbeeld via instanties als de National Science Foundation (NSF) en het Department of Energy (DOE) — eerder dan via grootschalige investeringen van chipbedrijven.
Het is de moeite waard om memtransistors te onderscheiden van bredere neuromorphic-computing-initiatieven bij grote technologiebedrijven. Zowel IBM (met de TrueNorth-chip) als Intel (met de Loihi-chip) ontwikkelt al langer breininspireerde processors, maar deze zijn gebaseerd op andere onderliggende technieken — met name digitale of analoge schakelingen op basis van conventioneel silicium — en niet specifiek op memtransistors. Ze delen wel dezelfde ambitie: chips bouwen die energiezuiniger en op een andere manier 'denken' dan klassieke processoren.