Engenheiros do Instituto de Ciência e Tecnologia Daegu Gyeongbuk (DGIST), na Coreia do Sul, apresentaram um dispositivo que estreia um conceito inédito na eletrónica: um semicondutor de inteligência artificial baseado no controlo preciso de átomos de hidrogênio. O componente, de apenas dois terminais, foi desenvolvido para reproduzir o comportamento das sinapses humanas, aprendendo e armazenando informação no próprio material, sem necessidade de transferir dados entre memória e processador.
Semicondutor usa hidrogênio como elemento ativo
O funcionamento do novo chip parte da migração controlada de iões H+ entre camadas semicondutoras. Sinais elétricos definem a posição dos átomos de hidrogênio, alterando gradualmente a condutividade do material. Ao registrar esses estados com precisão, o dispositivo executa funções de autoaprendizado e memorização que, em arquiteturas convencionais, exigiriam circuitos separados de lógica e armazenamento.
Mecanismos resistivos semelhantes já foram explorados em memoristores baseados em vacâncias de oxigênio, porém a adoção do hidrogênio introduz diferenças decisivas. De acordo com a equipa coreana, os iões H+ permitem um processo de escrita e apagamento mais simples e oferecem estabilidade uniforme entre diversos dispositivos fabricados no mesmo lote. Além disso, o uso de hidrogênio dispensaria etapas complexas de formação de defeitos estruturais, comuns às soluções que dependem de oxigênio.
A proposta enquadra-se no campo da computação na memória, abordagem que procura eliminar o gargalo surgido quando dados circulam continuamente entre processador e DRAM. Ao aliar processamento e armazenamento no mesmo ponto físico, o semicondutor reduz o consumo energético e a latência, benefícios cruciais para aplicações de aprendizagem de máquina em larga escala.
Estrutura vertical de dois terminais aumenta densidade
Outro destaque é a topologia vertical com apenas dois terminais, solução menos comum que o tradicional transístor de três terminais. Essa configuração favorece a integração de uma quantidade maior de células em idêntica área de silício, aumentando a densidade sem exigir processos litográficos avançados. A simplicidade estrutural também contribui para reduzir custos de fabrico e complexidade de encapsulamento em futuros chips de IA.
Nos testes laboratoriais, o dispositivo manteve funcionamento estável durante mais de 10 000 ciclos de escrita e leitura, conservando o estado de memória depois de longos períodos de repouso. Ensaios que simulam tarefas de rede neural confirmaram a capacidade de modulação analógica da condutividade, característica essencial para representar pesos sinápticos de forma eficiente.
Segundo o professor Lee Hyun Jun, responsável pelo projeto no DGIST, os resultados «vão além do desenvolvimento de mais um semicondutor para IA». Para ele, o estudo demonstra «um novo mecanismo de comutação resistiva usando migração de hidrogênio, completamente diferente das memórias baseadas em vacâncias de oxigênio». A mudança, acrescentou, abre caminho para hardware neuromórfico com menor dispersão de desempenho entre unidades e maior previsibilidade ao longo do tempo.
Imagem: Tecnologia Inovação Notícias
Potencial para acelerar hardware neuromórfico
A investigadora Noh Hee Yeon, também envolvida na pesquisa, sublinhou o caráter pioneiro do controlo preciso sobre átomos de hidrogênio empilhados em camadas semicondutoras. «Estas descobertas podem alterar de forma fundamental a arquitetura do hardware de IA e acelerar a chegada de semicondutores neuromórficos de próxima geração, de baixo consumo e alta eficiência», afirmou.
Embora o protótipo se encontre em fase experimental, a possibilidade de replicar sinapses biológicas com células de dois terminais interessa a fabricantes que procuram soluções compactas para executar algoritmos de aprendizagem diretamente em sensores, drones ou dispositivos móveis. Ao dispensar a separação física entre unidades de cálculo e de memória, o chip tende a reduzir a troca de calor e a poupança energética, dois fatores críticos em sistemas embarcados.
O próximo passo da equipa envolve integrar múltiplas células num arranjo de maior envergadura, validando o desempenho em problemas práticos de reconhecimento de padrões. Paralelamente, serão estudadas questões de compatibilidade com processos fabris já consolidados na indústria de semicondutores, requisito indispensável para a transição do laboratório para a produção em larga escala.
Ao lançar as bases para uma nova categoria de componentes, o trabalho dos engenheiros coreanos reforça a tendência de aproximar a lógica computacional do local onde os dados residem. Caso as futuras fases de desenvolvimento confirmem a robustez exibida nos testes iniciais, o hidrogênio poderá assumir papel central na corrida por chips de IA mais rápidos, compactos e eficientes.
