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Con las crecientes demandas de potencia inform\u00e1tica, las temperaturas, especialmente las de la memoria integrada, deben mantenerse a raya, y la investigaci\u00f3n presenta una soluci\u00f3n \u00fanica.<\/p>\n
Seg\u00fan una investigaci\u00f3n publicada en Nature Electronics, las unidades flash ferroel\u00e9ctricas basadas en nitruro de aluminio y escandio (AlScN) podr\u00edan ser el est\u00e1ndar de pr\u00f3xima generaci\u00f3n para los mercados, no solo por lo bien que suena el nombre sino tambi\u00e9n por la sostenibilidad de la temperatura del material. Los investigadores Deep Jariwala y Roy Olsson de la Universidad de Pensilvania han presentado un prototipo de memoria que sigue siendo funcional incluso a una temperatura de 600\u00b0 C, lo que se dice que es el doble de lo que ofrecen las alternativas actuales del mercado.<\/p>\n
Ahora, la pregunta m\u00e1s importante es, en primer lugar, por qu\u00e9 se necesitan tales soluciones de memoria. Bueno, la respuesta es simple. Integrados con componentes pesados, los sistemas inform\u00e1ticos Gigantic generan enormes cantidades de energ\u00eda t\u00e9rmica, que se disipa a trav\u00e9s de la soluci\u00f3n de refrigeraci\u00f3n integrada, l\u00edquida o aire. Sin embargo, en los dispositivos de memoria, debido a su naturaleza vol\u00e1til, las temperaturas fuera de rango pueden provocar p\u00e9rdidas de datos y degradaci\u00f3n del rendimiento, lo cual es inasequible para sistemas de gran escala. Resulta vital que la memoria integrada funcione continuamente, incluso a altas temperaturas.<\/p>\n Jariwala dice que su soluci\u00f3n apunta a sistemas masivos de inteligencia artificial, ya que les permiten funcionar incluso en condiciones m\u00e1s duras. Adem\u00e1s de los beneficios de temperatura, los dispositivos de memoria basados \u200b\u200ben AlScN supuestamente tienen una ventaja sobre los productos tradicionales a la hora de superar las ineficiencias presentes en la transferencia de datos entre la unidad central de procesamiento y la memoria.<\/p>\n Si bien la tecnolog\u00eda de carburo de silicio es excelente, no se acerca en absoluto a la potencia de procesamiento de los procesadores de silicio, por lo que el procesamiento avanzado y la computaci\u00f3n con gran cantidad de datos, como la IA, no se pueden realizar en entornos hostiles o de alta temperatura.<\/p>\n La estabilidad de nuestro dispositivo de memoria podr\u00eda permitir una integraci\u00f3n m\u00e1s estrecha de la memoria y el procesamiento, mejorando la velocidad, la complejidad y la eficiencia de la inform\u00e1tica. A esto lo llamamos \u00abc\u00f3mputo mejorado con memoria\u00bb y estamos trabajando con otros equipos para preparar el escenario para la IA en nuevos entornos.<\/p>\n – Deep Jariwala, Universidad de Pensilvania<\/p>\n<\/blockquote>\n La investigaci\u00f3n muestra que los est\u00e1ndares de memoria futuros podr\u00edan evolucionar r\u00e1pidamente, con el cambio fundamental realizado dentro de las capas de material central utilizadas y, en este caso, AlScN parece una obviedad, pero a\u00fan es pronto para decirlo.<\/p>\n\n