Các công cụ AI này mang lại cảm giác gần như kỳ diệu, nhưng ở đằng sau đó, chúng đòi hỏi một sức mạnh tính toán cực lớn và cần nhiều điện năng để hoạt động. Hiện nay, ngay cả các tác vụ AI thường ngày, chủ yếu vẫn thực hiện trên các hệ thống máy tính lớn, tiêu tốn nhiều điện.

Một trong những nguyên nhân chính của vấn đề này là các máy tính hiện nay vẫn dựa vào thiết kế được tạo ra từ hơn 75 năm trước. Trong máy tính truyền thống, bộ nhớ và bộ xử lý được tách biệt. Điều này có nghĩa là dữ liệu liên tục di chuyển qua lại giữa bộ nhớ và bộ xử lý.

Đối với hệ thống AI xử lý lượng thông tin khổng lồ, sự di chuyển này tạo ra nút thắt cổ chai nghiêm trọng, lãng phí cả thời gian và năng lượng. Các tác vụ AI tập trung rất nhiều vào sử dụng bộ nhớ. Vấn đề lớn nhất không phải là bản thân việc tính toán, mà là sự di chuyển liên tục của dữ liệu.

Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu từ Đại học quốc gia Singapore phát triển một công nghệ mới gọi là “tính toán trong bộ nhớ” (CIM). Thay vì tách biệt bộ nhớ và bộ xử lý, CIM kết hợp chúng cùng một nơi. Điều này có thể giúp hệ thống AI hoạt động nhanh hơn và tiết kiệm điện hơn.

Hệ thống mới được nhóm nghiên cứu phát triển, sử dụng các thiết bị gọi là memristor. Khác với các bóng bán dẫn thông thường sử dụng trong máy tính hiện nay, memristor có thể vừa lưu trữ, vừa xử lý thông tin. Chúng cũng tiếp tục ghi nhớ dữ liệu ngay cả khi nguồn điện bị tắt.

Các nhà nghiên cứu thường so sánh memristor với bộ não con người, vì chúng hoạt động theo cách gần tương tự. Thay vì chỉ dựa vào electron, chúng sử dụng ion để truyền thông tin và có thể chuyển đổi trạng thái rất nhanh, đồng thời sử dụng ít năng lượng.

Nhóm nghiên cứu đã xây dựng một hệ thống CIM hoạt động hoàn chỉnh bằng cách sử dụng một dải memristor 32x32, làm từ vật liệu siêu mỏng gọi là hafnium diselenide. Để giữ cho hệ thống ổn định, mỗi memristor được kết hợp với một bộ chọn dựa trên silicon để kiểm soát dòng điện và ngăn ngừa nhiễu tín hiệu.

Các nhà nghiên cứu cũng thiết kế một phương pháp cảm biến mới, đo lường các thay đổi nhỏ về thời gian trong tín hiệu điện thay vì sử dụng các bộ chuyển đổi truyền thống, vốn cồng kềnh và tiêu thụ nhiều điện năng hơn. Cách tiếp cận này làm giảm mức tiêu thụ điện năng hơn 50%.

Trong quá trình thử nghiệm, hệ thống memristor đã hoàn thành các nhiệm vụ nhận dạng mẫu hình ảnh với độ chính xác 97,5%, tương tự như các hệ thống kỹ thuật số thông thường, nhưng chỉ sử dụng một phần nhỏ điện năng.

Các nhà nghiên cứu tin rằng, công nghệ này có thể trở nên đặc biệt quan trọng đối với các thiết bị phần cứng sử dụng AI để xử lý dữ liệu trực tiếp tại chỗ (AI biên), hệ thống tự động và máy tính lấy cảm hứng từ não bộ trong tương lai, nơi mà mức tiêu thụ điện năng thấp là rất quan trọng.