2023-12-021 - IONET - Transistores sinápticos iónicos de estado sólido para computación neuromórfica

Una nueva generación de transistores sinápticos de óxido sólido robustos y confiables para ser aplicados en computación neuromórfica que brindan la estabilidad requerida, bajo consumo de energía y temperatura de operación viable.

Contactos

MF

Marta FonrodonaCorporate Development and Technology Transfer Director
Institut de Recerca en Energia de Catalunya (IREC)

Códigos de Gínjol

ACRÓNIMO

IONET

2023-12-021

Oferta tecnológica principal

Nuevo material termoeléctrico (TE) de alto rendimiento, rentable y ecológico. Tejidos flexibles, fáciles de manipular y con nanotecnología, fabricados con microtubos de silicio de paredes delgadas.

Centros CERCA y otras instituciones públicas involucradas

Pruebas

Lista Centros CERCA
Otros Agentes Públicos

Disponibilidad y Estado

1-2 Investigación 3-4 PoC experimental 5 Prototipo 6-7 MVP 8 Industrialización 9 Comercialización

MÍNIMO

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

MÁXIMO

1-Primer lienzo /2-Análisis de mercado/3-Primera validación

MÍNIMO

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

MÁXIMO

1- Hipótesis de mercado / 2- Mercado básico / 3- Prueba de concepto / 4- Cliente objetivo / 5- Validación del cliente / 6- MVP lanzable / 7- Comentarios del cliente / 8- Escala de producto-servicio / 9- Negocio sostenible

MÍNIMO

1

2

3

4

5

6

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8

9

10

MÁXIMO

Objetivos de los ODS

Objectivos para el Desarrollo Sostenible

Datos de mercado

Problema: Se necesitan transistores sinápticos estables y compatibles con Si en la computación neuromórfica. Los transistores sinápticos de transición electrolítica (ETG) sinápticos ya han demostrado su potencial como tecnología líder en computación neuromórfica; sin embargo, actualmente se basan en electrolitos intrínsecamente inestables y difíciles de integrar, como líquidos iónicos o polímeros conductores de protones, que son sensibles a la humedad y la temperatura, y presentan poca compatibilidad con los procesos de fabricación de microelectrónica convencionales. Como alternativa, conductores de óxido-iones robustos y más convenientes fuerzan el funcionamiento de los EGT a temperaturas elevadas no viables (superiores a 200 °C). La solución: una red neuronal artificial robusta y fiable basada en transistores sinápticos de óxido que proporcione la estabilidad requerida, un bajo consumo de energía y una temperatura de funcionamiento viable.

650000000

32500000

7300000

Formación de spin-offs sin fab

Existe una necesidad de transistores sinápticos estables y compatibles con Si en la computación neuromórfica.

Transistores de computación neuromórfica

Área DeepTech

Fondos

Actualmente, necesitamos desarrollar una red neuronal basada en nuestro transistor sináptico para demostrar la capacidad de la tecnología en un entorno real.

Fondos para desarrollar la red neuronal

Desarrollo de una red neuronal basada en transistores sinápticos IONET Estudio de compatibilidad CMOS Demostración de ampliación

Estado de la tecnología

Los transistores IONET son estables bajo temperatura, humedad y tiempo; operan en todo el rango de temperaturas estándar para componentes electrónicos; los transistores IONET presentan una variación analógica muy lineal y simétrica de la conductancia del canal; y son compatibles con la tecnología de fabricación de microelectrónica convencional.

Las plantas CMOS se muestran reticentes a introducir nuevos materiales como óxidos en sus salas blancas. El sector del hardware de IA está en rápido crecimiento, lo que provoca una escasez de trabajadores cualificados. Las tecnologías innovadoras pueden asustar a algunos usuarios finales que buscan productos consolidados.

La tecnología IONET está protegida mediante una solicitud PCT (Ref.: PCT/EP2022/066614) con una evaluación ISR positiva. Ha entrado en las fases nacionales en la UE, EE. UU., CN y KO. Se ha comunicado la intención de conceder la patente europea (20/02/2025).

Solicitud PCT (Ref.: PCT/EP2022/066614) con evaluación ISR positiva. Entró en las fases nacionales en la UE, EE. UU., CN y KO. Comunicación de intención de conceder la patente europea (20/02/2025).

Información adicional

Una red neuronal artificial robusta y fiable para aplicaciones de inteligencia artificial basada en transistores sinápticos de óxido. Esta tecnología se integra en los procesos de fabricación de semiconductores convencionales gracias a su fácil escalabilidad y compatibilidad con la tecnología CMOS.