Создана память, способная работать при температуре 700 °C

Обычные микросхемы памяти не выдерживают адских условий Венеры, поэтому учёные создали нечто, что может.

Исследовательская группа из Школы инженерии имени Витерби Университета Южной Калифорнии разработала мемристор на основе графена и вольфрама, который может надёжно работать при экстремально высоких температурах. Согласно статье в журнале Science, благодаря «инженерии интерфейсов» устройство работает «надёжно до 700 °C с отношением токов ВКЛ/ВЫКЛ >10³, временем хранения данных >50 часов и выносливостью >10⁹ циклов переключения».

Поскольку даже самые стойкие кремниевые SSD обычно выходят из строя при 200 °C, а температура на поверхности Венеры легко превышает 400 °C, понятен научный спрос на память, способную справиться с жарой. Интересно, что команда изначально ставила перед собой другую цель.

«Если честно, [открытие было сделано] случайно, как и большинство открытий, — объяснил один из авторов статьи Джошуа Ян. — Если вы можете это предсказать, это обычно не удивительно и, вероятно, недостаточно значимо».

Устройство представляет собой «сэндвич» из вольфрама, оксида гафния и графена. Как вольфрам, так и графен сами по себе выдерживают экстремальный нагрев, а оксид гафния выступает в роли переключающего слоя между двумя электродами.

В ходе испытаний графеновый мемристор показал исключительную надёжность, сохраняя состояния памяти ВКЛ/ВЫКЛ в среднем 145 часов для 30 различных устройств при высокой температуре. В тестах при 700 °C эти мемристоры выдержали 1 миллиард циклов переключения, получая импульсы около 1,5 вольт каждые 30 наносекунд.

Такая выносливая память, способная быстро переключаться при относительно низком напряжении, — хорошая новость не только для космических миссий. Мемристоры особенно привлекательны для задач искусственного интеллекта, поскольку могут выполнять матричное умножение непосредственно через поток тока.

«Более 92% вычислений в системах ИИ, таких как ChatGPT, — это не что иное, как матричное умножение, — поясняет Ян. — Этот тип устройств может выполнять его наиболее эффективным способом, на порядки быстрее и с меньшими затратами энергии».

ИИ: Прорыв в создании электроники, устойчивой к экстремальным температурам, открывает путь не только к исследованию Венеры, но и к созданию более энергоэффективных и мощных вычислительных систем для ИИ здесь, на Земле. В 2026 году такие разработки становятся ключевыми для следующего скачка в освоении космоса и развитии технологий машинного обучения.