Vědci z Massachusetts Institute of Technology (MIT) prokázali průlomovou metodu zpracování dat využívající odpadní teplo produkované elektronickými zařízeními. Namísto vyhazování tepla jako vedlejšího produktu vyvinuli mikroskopické křemíkové struktury, které přeměňují tepelnou energii na výpočet, což je koncept, který by mohl způsobit revoluci v energetické účinnosti ve vysoce výkonných aplikacích, jako je umělá inteligence.
Jak to funguje: Analogové výpočty využívající teplo
Studie publikovaná v časopise Physical Review Applied popisuje pasivní křemíkové struktury, které přesně řídí distribuci tepla po povrchu čipu. Tyto struktury se nespoléhají na tradiční elektroniku; místo toho používají přirozené zákony tepelné vodivosti ke kódování tepelné energie jako dat. Tento přístup znamená přechod k analogovému počítání, kde spojité fyzikální veličiny (teplota, tepelný tok) nahrazují binární 1s a 0s.
Klíčové informace : Tým ve skutečnosti proměnil teplo, tradičně považované za odpadní produkt, na užitečnou formu informací.
Eliminace senzorů a zlepšení účinnosti
Inovace týmu MIT nabízí několik potenciálních výhod. Za prvé, může eliminovat potřebu více snímačů teploty na čipu, což snižuje prostorová omezení a složitost. Ještě důležitější je, že tato technika umožňuje detekci a měření teploty v reálném čase bez zvýšení spotřeby energie.
To platí zejména pro vysoce výkonné výpočetní úlohy, kde je hlavním problémem nadměrné vytváření tepla. Začleněním těchto struktur do mikroelektronických systémů vědci doufají, že zefektivní pracovní zátěž AI a další procesy náročné na zdroje.
Od simulace k realitě: Technologie škálování
V simulacích struktur bylo násobení matice-vektor úspěšně provedeno s přesností přes 99 %. Maticové násobení je základem strojového učení a zpracování signálu, ale škálování tohoto přístupu na složité problémy, jako jsou velké jazykové modely (LLM), bude vyžadovat miliony vzájemně propojených křemíkových struktur.
Výzkum navazuje na předchozí práci MIT 2022, která se zaměřila na vývoj nanostrukturních materiálů, které mohou řídit tepelný tok. Tým nyní zkoumá aplikace v oblasti tepelného managementu, detekce zdrojů tepla a monitorování teplotního gradientu, aby se zabránilo poškození čipu bez dalších požadavků na napájení.
„Ve většině případů, když provádíte výpočty v elektronickém zařízení, je teplo vedlejším produktem… Zde jsme však zvolili opačný přístup a použili jsme teplo jako formu informace,“ vysvětluje Caio Silva, hlavní autor studie.
Konečným cílem je přeměnit dlouhodobý technický problém – plýtvání tepelnou energií – na nový výpočetní zdroj. Tento výzkum předvídá budoucnost, kde zařízení nebudou pouze zpracovávat data, ale učit se z tepla, které produkují.
