PdNeuRAM: ذاكرة ReRAM متعددة القيم بدون تشكيل لـ Pd/HfO2 للحوسبة العصبية الموفرَة للطاقة

رقائق أذكى لعالم من الأجهزة الذكية

من مساعدي الصوت إلى السيارات ذاتية القيادة، تعتمد الأجهزة الحديثة على حواسيب سريعة لكنها تستهلك طاقة كبيرة. ومع إضافة المزيد من الذكاء إلى الهواتف والمستشعرات والروبوتات، تكافح المعالجات الحالية لمواكبة الأداء دون استنزاف البطاريات أو ارتفاع درجة الحرارة. يستكشف هذا البحث نوعاً جديداً من عناصر الذاكرة الإلكترونية الصغيرة التي تتصرف قليلاً مثل المشابك العصبية في الدماغ، بهدف جعل عتاد الذكاء الاصطناعي المستقبلي أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة.

لماذا تحتاج الحوسبة المستوحاة من الدماغ إلى عتاد جديد

تعمل العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة على مفهوم الحوسبة داخل الذاكرة، حيث تُخزّن المعلومات وتُعالَج في نفس الموضع الفيزيائي. هذا يقلّل من الوقت والطاقة المنفقين على نقل البيانات ذهاباً وإياباً. أحد المرشحين الرائدين لهذه الخلايا الذاكرية هو ذاكرة المقاومة العشوائية (ReRAM)، التي يمكنها الاحتفاظ بمستويات مقاومة مختلفة حتى بعد انقطاع الطاقة. ومع ذلك، تحتاج معظم أجهزة ReRAM إلى خطوة أولية ذات جهد عالٍ تُسمى «التشكيل» لفتح مسارات موصلة عبر المادة. هذه الخطوة تهدر الطاقة وتجهد الجهاز وتُعقّد التصنيع، مما يقيّد فائدتها في رقائق الذكاء الاصطناعي الكبيرة والمنخفضة الطاقة.

تصميم مفتاح صغير دون بدء قاسٍ

طور الباحثون خلية ReRAM جديدة أطلقوا عليها اسم PdNeuRAM، مبنية من طبقة فائقة الرقة من أكسيد الهافنيوم محشورة بين طبقات من البلاديوم والتيتانيوم. أظهرت الميكروسكوبية الدقيقة أن ذرات البلاديوم تتسلل قليلاً إلى الأكسيد عند الواجهة، حيث تجذب ذرات الأكسجين وتترك وراءها العديد من العيوب الصغيرة. وبدلاً من الحاجة إلى خطوة تشكيل كهربائية عنيفة لإنشاء خيط موصل سميك واحد، تحتضن هذه الواجهة المهندَسة بشكل طبيعي شبكة كثيفة من مواقع عيب سطحية ولطيفة. ونتيجة لذلك، يمكن للجهاز التبديل بين حالات المقاومة عند جهود أقل وبلا المعاملة القاسية التي تتطلبها أجهزة ReRAM التقليدية.

ضبط درجات متعددة من الموصلية

أظهرت الاختبارات الكهربائية أن خلايا PdNeuRAM يمكنها تعديل مقاومتها بسلاسة عبر مستويات متعددة بدلًا من القفز بين حالتيّ «تشغيل» و«إيقاف» فقط. بتغيير حجم وتوقيت النبضات الكهربائية، نجح الفريق في برمجة ثماني مستويات مقاومة مميزة على الأقل في خلية واحدة بشكل موثوق. ظلت هذه المستويات مستقرة عبر عشرات الآلاف من عمليات القراءة والدوائر التحويلية. وأشارت تحاليل تدفّق التيار إلى أنه عند شدّات أدنى، يمر التيار عبر شبكة منتشرة من المصايد السطحية الضحلة، بينما تقوم نبضات البرمجة الأقوى بتكثيف المسارات الموصلة تدريجياً، موسعة نطاق المقاومة القابل للاستخدام دون فقدان التحكم السلس.

من أجهزة مفردة إلى شبكات عصبية نابضة

لمعرفة كيف يتصرف هذا العنصر الجديد في بيئة واقعية، نمذج الفريق مصفوفات متقاطعة من PdNeuRAM وقارنها بأجهزة ReRAM التقليدية القائمة على البلاتين. استخدموا هذه المصفوفات كمشابك عصبية في شبكتين عصبيتين نابضتين تتعرفان على أنماط من مجموعات بيانات رؤية حدثية، بما في ذلك أرقام مكتوبة يدوياً متحركة وإيماءات بشرية. في هذه الشبكات، تُحمَل المعلومات على شكل نبضات كهربائية قصيرة بدل الإشارات المستمرة، على نحو أقرب إلى الخلايا العصبية الحقيقية. خَطّط الباحثون كل وزن رقمي في الشبكة على عدة خلايا ReRAM متعددة المستويات ثم حاكوا كمية الطاقة المطلوبة لكتابة وقراءة تلك الأوزان أثناء التعلم والتعرّف.

توفير الطاقة دون التضحية بالدقة

حققت الشبكات العصبية النابضة المبنية باستخدام PdNeuRAM دقّة مماثلة للأجهزة القائمة على البلاتين الأقدم، حيث تعرفت بشكل صحيح على معظم الأرقام والإيماءات في مجموعات الاختبار. ومع ذلك، وبفضل مقاومتها الطبيعية الأعلى وعملية التشغيل الخالية من التشكيل، استخدمت خلايا البلاديوم طاقة أقل بكثير. عبر شبكة كاملة، انخفضت الطاقة اللازمة لبرمجة الأوزان المشبكية بنحو 43 في المئة، في حين قلت الطاقة المطلوبة لقراءتها أثناء الاستدلال بحوالي 38 في المئة. ينبع هذا التخفيف لأن شبكة العيوب الموزعة واللطيفة في PdNeuRAM تتجنّب الخيوط الموصلة السميكة جدًا، مما يحدّ التيار غير الضروري أثناء عمليتي الكتابة والقراءة.

ما معنى هذا للتكنولوجيا اليومية

بعبارات مبسطة، تُظهر الدراسة كيف يمكن لتغييرات دقيقة على مقياس ذرّي أن تحوّل عنصر ذاكرة متطلب إلى مشبك إلكتروني رقيق وقابل للضبط بدقة. عبر إعادة تشكيل ترتيب ذرات الأكسجين والمعدن على طبقات بسُمك بضعة مليارات من المتر، أنشأ الفريق جهازاً لا يحتاج بعد الآن إلى «دفعة» باهظة الطاقة، ومع ذلك يوفر العديد من مستويات المقاومة المستقرة للحوسبة الشبيهة بالدماغ. إذا تم توسيعه وتحسينه، يمكن لمثل هذه خلايا ReRAM متعددة المستويات والخالية من التشكيل أن تسهم في تشغيل عتاد الذكاء الاصطناعي المستقبلي داخل مستشعرات صغيرة، وأجهزة محمولة، وأجهزة الحافة مع استهلاك طاقة أقل بكثير من رقائق اليوم.

الاستشهاد: Hua, E., Spyrou, T., Ahmadi, M. et al. PdNeuRAM: forming-free, multi-bit Pd/HfO₂ ReRAM for energy-efficient neuromorphic computing. Commun Eng 5, 97 (2026). https://doi.org/10.1038/s44172-026-00650-3

الكلمات المفتاحية: الحوسبة العصبية, ReRAM, أكسيد الهافنيوم, الشبكات العصبية النابضة, عتاد ذكاء اصطناعي منخفض الطاقة