با رشد پرشتاب نیازهای محاسباتی در حوزه هوش مصنوعی و رسیدن فناوریهای مرسوم سختافزاری به مرزهای فیزیکی عملکرد، نانوفناوری بهعنوان راهحلی نوین و کارآمد وارد میدان شده است. پژوهشگران با نگاه به مقیاسهای اتمی و مولکولی، افقهای تازهای برای توسعه سختافزارهای هوشمند گشودهاند. محدودیتهای ناشی از فناوریهای مبتنی بر ترانزیستورهای سیلیکونی موجب شده تا این سختافزارها دیگر نتوانند پاسخگوی نیازهای محاسباتی پیچیده و سنگین مدلهای مدرن هوش مصنوعی باشند. در چنین شرایطی، قوانین کلاسیکی چون قانون مور و مقیاسبندی دنارد که تا سالها مسیر رشد صنعت نیمههادی را تعیین میکردند، دیگر کارایی گذشته را ندارند. ورود نانوفناوری به عرصه طراحی و ساخت سختافزار، انقلابی را نوید میدهد که میتواند معماریهای محاسباتی را از نو تعریف کند و آیندهای توانمندتر و کممصرفتر برای رایانش هوشمند رقم بزند.
به گزارش رسانه اخبار فناوری تک فاکس، ویژگیهای منحصربهفرد مواد در مقیاس نانومتری، این امکان را فراهم کردهاند که مهندسان از خصوصیات الکتریکی، فیزیکی و شیمیایی خاص این مواد برای طراحی سامانههای کارآمدتر بهره ببرند. در این مقیاس، رفتار مواد دگرگون میشود و همین مسئله میتواند به اجرای سریعتر الگوریتمها، کاهش چشمگیر مصرف انرژی و افزایش چگالی عملکرد در معماریهایی با ابعاد بسیار کوچک منجر شود. این ویژگیها بهویژه در توسعه فناوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی اهمیت دارند؛ جایی که نیاز به پردازش سریع، مصرف انرژی پایین و حافظههای پرظرفیت بهطور همزمان مطرح است.
یکی از معماریهای نوآورانه که در نتیجه پیشرفتهای نانوفناوری مطرح شده، مدل محاسبه در محل حافظه یا In-Memory Computing است. این رویکرد با حذف نیاز به انتقال مستمر دادهها بین پردازنده و حافظه، بازدهی سیستم را به شکل قابلتوجهی افزایش میدهد. در این معماری، از نانوموادی مانند هالیدهای پروسکایت استفاده میشود؛ موادی که به دلیل ویژگیهای رسانایی یونیـالکترونی، عملکردی مشابه سیناپسهای عصبی دارند. این نانومواد علاوه بر پایداری بیشتر نسبت به نمونههای سهبعدی، توانستهاند در ساخت آرایههای حافظهای به سطحی از عملکرد برسند که نزدیک به مرزهای نظری شناختهشده است؛ مسئلهای که میتواند تحولی بنیادین در طراحی حافظههای نسل جدید ایجاد کند.
در حوزه رایانش نورومورفیک که معماری آن از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده، نانومواد نقش کلیدی ایفا میکنند. در این رویکرد، حسگر و پردازشگر درون یک ساختار نانومقیاس یکپارچه میشوند تا عملکردی مشابه مغز انسان ارائه دهند. برای نمونه، نقاط کوانتومی اکسید روی (ZnO nanodots) قادرند پدیده فراموشی اطلاعات بلااستفاده را تقلید کرده و بهرهوری سیستم را افزایش دهند. از سوی دیگر، ترکیب ترانزیستورهای نانولوله کربنی با دیسولفید مولیبدن، امکان تولید سیگنالهایی مشابه فعالیت نورونهای زیستی را فراهم کرده و در عین مصرف انرژی بسیار پایین، قادر به شناسایی الگوهای پیچیده هستند؛ عملکردی که برای بسیاری از کاربردهای پیشرفته در حوزه بینایی ماشین و یادگیری عمیق حیاتی است.
یکی از چالشهای اساسی که توسعه هوش مصنوعی با آن روبهرو است، مصرف بسیار بالای انرژی برای آموزش و اجرای مدلها است. در مواردی، آموزش یک مدل پیشرفته میتواند به اندازه مصرف سالانه چندین خانوار انرژی نیاز داشته باشد. در این راستا، نانوفناوری بار دیگر راهحلی کاربردی ارائه میدهد. شبکههای عصبی ضربانی که با استفاده از نانومواد طراحی شدهاند، موفق به کاهش مصرف انرژی تا ۱۰۰ هزار برابر نسبت به معماریهای رایج شدهاند. در کاربردهایی مانند تشخیص گفتار نیز، ممریستورهایی که از موادی همچون گرافن، اکسید منیزیم و تنگستن ساخته شدهاند، با دقتی تا ۹۴ درصد عمل کردهاند؛ آنهم در حالیکه تنها کسری از انرژی مورد نیاز سیستمهای دیجیتال متعارف را مصرف میکنند.
ذخیرهسازی داده نیز از دیگر بخشهایی است که با ورود نانوفناوری دگرگون شده است. استفاده از نقاط کوانتومی برای ذخیرهسازی دادهها بر اساس حالتهای انرژی، امکان تراکم اطلاعاتی بیسابقهای را فراهم کرده است. ممریستورهایی که از موادی نظیر اکسید تیتانیوم یا گرافن ساخته میشوند، ظرفیت ذخیرهسازی فوقالعادهای دارند؛ تا سقف ۱۰ تریلیون بیت در هر اینچ مربع. این مقدار بالا، امکان فشردهسازی گسترده دادههای حجیم هوش مصنوعی را در قالب سختافزارهایی کوچک اما قدرتمند فراهم میسازد و مسیر را برای دستگاههای قابلحمل و پردازشگرهای محلی هموار میکند.
یکی از حوزههای نوین و آیندهدار دیگر، فناوری سامانههای چرخش مغناطیسی فوقسریع یا Ultrafast Spintronics است. در این زمینه، محققان با بهرهگیری از پالسهای پیکوثانیهای و سوئیچهای نانوفوتوالکترونیک موفق شدهاند وضعیت مغناطیسی مواد را در ابعاد بسیار کوچک (۱۰۰ در ۱۰۰ نانومتر) با انرژی فوقالعاده پایین ۹ فمتوژول تغییر دهند. این دستاورد میتواند بنیانگذار حافظههایی باشد که ضمن عملکرد سریع، مصرف انرژی آنها به شکل چشمگیری کاهش یافته و در نتیجه مناسب استفاده در سامانههای هوش مصنوعی آینده باشند.
موضوع مدیریت حرارتی نیز یکی دیگر از چالشهای کلیدی در طراحی سختافزارهای پیشرفته محسوب میشود که نانوفناوری برای آن نیز پاسخهایی قابلتوجه ارائه داده است. مواد خنککننده مرسوم بهدلیل مقاومت بالای بینسطحی، عملکرد مناسبی ندارند؛ اما با مهندسی نانویی سطح تماس مواد، بهویژه با استفاده از لایهگذاری گرادیانی در ساختارهای ناهمسطح ناهمجنس، نرخ انتقال حرارت به شکل چشمگیری افزایش یافته است. بهعنوان مثال، ترکیب کلوئیدی گالینستان با نیترید آلومینیوم توانسته تا ۲۷۶۰ وات گرما را تنها در سطحی به مساحت ۱۶ سانتیمتر مربع منتقل کند. این ترکیب در کنار سامانههای خنککننده ریزکانالی توانسته مصرف برق را تا ۶۵ درصد کاهش دهد؛ پیشرفتی بزرگ در زمینه بهینهسازی مصرف انرژی سیستمهای پیچیده.
با وجود این دستاوردهای چشمگیر، چالشهایی نیز در مسیر کاربردیسازی نانوفناوری وجود دارد. به گزارش ستاد توسعه فناوری نانو، ادغام مؤلفههای نانومقیاس با سامانههای الکترونیکی موجود، نیازمند بازطراحی اساسی، توسعه روشهای ساخت نوین و ایجاد سازگاری میان نسل فعلی و نسل آینده تجهیزات است. با این حال، آنچه مسلم است اینکه آینده هوش مصنوعی بهشدت وابسته به بهرهگیری هوشمندانه از ظرفیتهای نانوفناوری خواهد بود؛ ظرفیتی که میتواند مسیر توسعه سامانههایی سریعتر، کممصرفتر و پیچیدهتر را هموار سازد.