Halbleitertechnik: Cambridge-Forscher entwickeln extrem sparsame KI-Chips

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Halbleitertechnik: Cambridge-Forscher entwickeln extrem sparsame KI-Chips Ein Team der University of Cambridge nutzt Hafniumoxid für neuartige Memristoren , die das menschliche Gehirn imitieren und kaum Strom brauchen. 27. März 2026 um 15:15 Uhr / Nils Matthiesen Neue Technik soll KI-Chips effizienter machen. (Symbolbild) Bild: Miguel Á. Padriñán / Pexels Die Skalierung künstlicher Intelligenz scheitert derzeit oft an einer physischen Grenze: dem enormen Energiehunger herkömmlicher Computerchips. Da Daten ständig zwischen Prozessor und Speicher hin- und hergeschoben werden müssen, entstehen immense Verluste. Ein Forschungsteam unter der Leitung der University of Cambridge hat einen neuen Ansatz für neuromorphes Computing präsentiert. In der Fachzeitschrift Science Advances berichten die Wissenschaftler(öffnet im neuen Fenster) über die Entwicklung eines Memristors auf Basis von Hafniumoxid, der Informationen dort verarbeitet, wo sie gespeichert sind, ähnlich wie die Neuronen im menschlichen Gehirn. Bisherige Memristoren basieren meist auf der Bildung winziger leitfähiger Filamente innerhalb eines Metalloxids. Diese Technik gilt jedoch als instabil und schwer kontrollierbar, da die Filamente unvorhersehbar wachsen und hohe Spannungen benötigen. Schaltvorgänge ohne unberechenbare Filamente Das Team um Babak Bakhit wählte einen anderen Weg: Durch die Zugabe von Strontium und Titan sowie ein spezielles zweistufiges Beschichtungsverfahren entstanden innerhalb des Hafniumoxids winzige elektronische Gatter, sogenannte p-n-Übergänge. Statt Filamente zu brechen oder zu bilden, ändert das Bauteil seinen Widerstand durch das Verschieben einer Energiebarriere an der Grenzschicht. Dies ermöglicht der Arbeitsgruppe zufolge eine "herausragende Gleichmäßigkeit" über viele Schaltzyklen hinweg. Die Forscher erzielten Schaltströme, die rund eine Million Mal niedriger liegen als bei konventionellen oxidbasierten Geräten. Insgesamt könnte das neuromorphe System den Energieverbrauch um b...