Trong cuộc đua xây dựng những hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) mạnh mẽ và tiết kiệm năng lượng hơn, một câu hỏi nền tảng đã được đặt ra: Liệu kiến trúc máy tính truyền thống – vốn dựa trên mô hình Von Neumann – có còn phù hợp?
Câu trả lời là không hoàn toàn, và đó là lý do khiến Neuromorphic Computing – máy tính mô phỏng hoạt động của não người – trở thành một hướng đi đầy hứa hẹn. Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này, thế giới cần đến một lớp vật liệu bán dẫn mới, có khả năng vượt xa silicon truyền thống.
Từ giới hạn của silicon đến yêu cầu của AI hiện đại
Silicon – trái tim của công nghiệp vi mạch – đã phục vụ con người hàng thập kỷ. Nhưng khi nhu cầu tính toán cho các hệ thống AI tăng vọt, các con chip ngày càng bị đẩy đến giới hạn vật lý:
Độ trễ và tiêu tốn năng lượng do truyền dữ liệu giữa bộ nhớ và bộ xử lý (gọi là “Von Neumann bottleneck”).
Khả năng học tập và thích nghi hạn chế – vốn là điểm mạnh của bộ não sinh học.
Khó mở rộng trong các ứng dụng như xe tự lái, robot y tế, hoặc xử lý hình ảnh theo thời gian thực.
Đây chính là nơi mà Neuromorphic computing (tính toán mô phỏng thần kinh) và vật liệu bán dẫn mới bước vào cuộc chơi.
Neuromorphic computing là gì?
Khác với kiến trúc truyền thống, Neuromorphic computing lấy cảm hứng từ cấu trúc và cách vận hành của não bộ sinh học:
Neuron: tương đương với các nút xử lý thông tin.
Synapse (khớp thần kinh): điều chỉnh độ mạnh yếu của tín hiệu, lưu giữ ký ức.
Xử lý phân tán và song song: mỗi đơn vị vừa lưu trữ, vừa xử lý thông tin, giúp tăng tốc và tiết kiệm năng lượng.
Để mô phỏng hoạt động này ở mức vi mạch, con người cần những vật liệu bán dẫn mới, có khả năng nhớ, học, và tái cấu hình giống như synapse sinh học.
Những vật liệu bán dẫn chủ chốt trong Neuromorphic computing
Memristor (Bộ nhớ điện trở)
Là linh kiện có thể thay đổi điện trở dựa trên dòng điện đã đi qua trước đó, và “ghi nhớ” trạng thái đó.
Hoạt động giống như một khớp thần kinh: càng truyền tín hiệu thường xuyên, độ dẫn điện càng cao.
Vật liệu tiêu biểu: TiO₂, HfO₂, các hợp chất oxit chuyển tiếp.
Ứng dụng:
Lưu trữ dữ liệu với mật độ cực cao.
Tạo ra mạng nơ-ron tích hợp trong phần cứng, giúp AI “học” ngay trong chip.
Phase Change Materials (PCM)
Các vật liệu có khả năng thay đổi giữa trạng thái vô định hình và tinh thể khi được nung nóng, tương ứng với các giá trị điện trở khác nhau.
Vật liệu điển hình: Ge₂Sb₂Te₅ (GST)
Ưu điểm:
Tốc độ chuyển trạng thái cao (~ns).
Lưu trữ không bay hơi.
Có thể mô phỏng trọng số khớp thần kinh theo thời gian.
Ferroelectric Materials
Có khả năng phân cực điện lâu dài và có thể đảo chiều dưới tác dụng của điện trường.
Vật liệu thường dùng: HfZrOₓ, PZT (lead zirconate titanate).
Tính năng nổi bật:
Hoạt động ở điện áp thấp.
Khả năng tích hợp tốt với CMOS hiện tại.
Dùng để xây dựng transistor hoặc bộ nhớ neuromorphic có khả năng học tập.
Spintronic Materials (Vật liệu từ spin)
Khai thác không chỉ điện tích mà còn cả spin của electron.
Vật liệu chính: oxit sắt, CoFeB, Heusler alloys…
Khả năng ứng dụng:
Tạo bộ nhớ từ trở (MRAM) có độ bền cao, tiêu thụ năng lượng cực thấp.
Gần gũi hơn với cách bộ não lưu trữ và xử lý tín hiệu.
Ưu điểm vượt trội khi kết hợp AI với vật liệu neuromorphic
Tiêu thụ năng lượng thấp
Các chip neuromorphic có thể giảm tiêu thụ điện năng hàng trăm lần so với chip GPU/CPU truyền thống – rất lý tưởng cho thiết bị di động, cảm biến IoT hay thiết bị y tế.
Xử lý đồng thời và thời gian thực
Không còn độ trễ do di chuyển dữ liệu giữa RAM và CPU, mô hình nơ-ron phần cứng có thể xử lý liên tục các tín hiệu đầu vào như hình ảnh, âm thanh, chuyển động.
Học tập tại chỗ (on-device learning)
Một thiết bị có thể “học” trong quá trình vận hành, không cần đẩy dữ liệu lên server, giúp bảo mật tốt hơn.
Tái cấu hình linh hoạt
Một mạng nơ-ron neuromorphic có thể thay đổi liên kết giữa các khớp thần kinh tùy theo mục tiêu mới, giống như não bộ thay đổi khi học điều mới.
Thách thức và tương lai
Dù tiềm năng là rất lớn, nhưng Neuromorphic computing với các vật liệu mới vẫn đang trong quá trình phát triển. Một số thách thức chính gồm:
Khó sản xuất hàng loạt: Các vật liệu mới đòi hỏi quy trình chế tạo phức tạp và kiểm soát tinh vi.
Tái cấu trúc phần mềm: AI hiện tại được thiết kế cho kiến trúc Von Neumann, cần có ngôn ngữ và công cụ lập trình mới cho kiến trúc mô phỏng thần kinh.
Tích hợp với hệ thống truyền thống: Làm sao để các chip neuromorphic hoạt động cùng CPU, GPU hiện có một cách hiệu quả?
Tuy vậy, các tên tuổi lớn như IBM (TrueNorth), Intel (Loihi), Samsung, và Google đều đang đầu tư mạnh vào lĩnh vực này. Những tiến bộ về vật liệu, đặc biệt là memristor và ferroelectric FETs, hứa hẹn sẽ mở đường cho một kỷ nguyên mới của AI – nơi trí tuệ nhân tạo thực sự trở nên thông minh, tiết kiệm năng lượng, và có khả năng tự thích nghi như bộ não con người.
Kết luận
Vật liệu bán dẫn dành cho AI và Neuromorphic computing không chỉ là cải tiến của chip, mà là bước chuyển mình mang tính cách mạng trong cách con người tư duy về máy móc, trí tuệ và tương lai.
Những vật liệu này chính là nền móng cho một thế hệ máy tính “biết suy nghĩ” – nơi mà AI không chỉ học nhanh hơn, mà còn học giống con người hơn.
Xem thêm các bài viết khác Tại đây!
