Crédit :Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne
Téléphones intelligents, les ordinateurs portables et les montres connectées consomment de grandes quantités d'énergie, pourtant, seulement environ la moitié de cette énergie est réellement utilisée pour alimenter des fonctions importantes. Et avec des milliards de ces appareils en service dans le monde, une quantité importante d'énergie est gaspillée. Le professeur Adrian Ionescu et son équipe du Nanoelectronic Devices Laboratory (Nanolab) de l'EPFL ont lancé une série de projets de recherche dans le but de rendre les transistors plus économes en énergie. "Le transistor est l'objet artificiel le plus abondant jamais créé par l'homme, " explique le professeur Ionescu. " Il permet à toute notre infrastructure informatique et à la façon dont nous interagissons en temps réel avec le traitement de l'information portable au 21e siècle. Il constitue le bloc de construction de base pour le traitement des signaux numériques et analogiques."
L'efficacité énergétique compte
"Aujourd'hui, nous savons que le cerveau humain consomme à peu près la même quantité d'énergie qu'une ampoule de 20 watts, ", dit Ionescu. "Malgré la consommation si peu d'énergie, notre cerveau est capable d'effectuer des tâches qui sont de plusieurs ordres de grandeur plus complexes que ce qu'un ordinateur peut gérer, en analysant les informations fournies par nos sens et en générant des processus décisionnels intelligents. Notre objectif est de concevoir une technologie électronique pour les appareils portables dont l'efficacité est similaire à celle des neurones humains."
Le transistor construit par les chercheurs de l'EPFL met la barre haute en matière d'efficacité énergétique. Développé en salle blanche de la School of Engineering (STI), il comprend des couches 2-D de diséléniure de tungstène (WSe
Briser les limites
Avec ce transistor, l'équipe de l'EPFL a également brisé l'une des limites fondamentales des appareils électroniques. "Pensez à un transistor comme à un interrupteur qui nécessite de l'énergie pour s'allumer et s'éteindre, " explique Ionescu. " Par analogie, imaginez combien d'énergie il faudrait pour grimper au sommet d'une montagne suisse et redescendre dans la vallée suivante. Pensez ensuite à la quantité d'énergie que nous pourrions économiser en creusant un tunnel à travers la montagne à la place. C'est exactement ce que réalise notre transistor tunnel 2-D/2-D :il remplit la même fonction numérique en utilisant beaucoup moins d'énergie. »
Jusqu'à maintenant, les scientifiques et les ingénieurs n'avaient pas réussi à dépasser cette limite fondamentale de consommation d'énergie pour les composants 2-D/2-D de ce type. Mais le nouveau transistor change tout ça, établissant une nouvelle norme pour l'efficacité énergétique dans le processus de commutation numérique. L'équipe Nanolab a travaillé avec le groupe dirigé par le professeur Mathieu Luisier à l'ETH Zurich pour tester et confirmer les propriétés du nouveau transistor tunnel via une simulation atomistique. "C'est la première fois que nous franchissons cette limite fondamentale, tout en atteignant des performances supérieures à celles d'un transistor standard réalisé dans le même matériau semi-conducteur 2D, et à très basse tension d'alimentation, " dit le professeur Ionescu.
Des appareils portables à l'IA de pointe
Cette nouvelle technologie pourrait être utilisée pour construire des systèmes électroniques presque aussi économes en énergie que les neurones de notre cerveau. "Nos neurones fonctionnent à environ 100 millivolts (mV), soit environ 10 fois moins que la tension fournie par une batterie standard, " explique le professeur Ionescu. "Notre technologie fonctionne actuellement à 300 mV, ce qui le rend environ 10 fois plus efficace qu'un transistor conventionnel." Aucun autre composant électronique existant aujourd'hui ne se rapproche de ce niveau d'efficacité.
Cette percée tant attendue a des applications potentielles dans deux domaines :les technologies portables (telles que les montres intelligentes et les vêtements intelligents) et les puces pour l'IA de pointe. Mais transformer cette preuve de concept de laboratoire en un produit industriel nécessitera encore plusieurs années de travail acharné.