Ein Forschungsteam unter der Leitung von Professor Sang-Hyun Choi vom Fachbereich Elektrotechnik und Informatik der Daikyo University of Science and Technology hat erfolgreich Memristoren mithilfe von Wafer-Level-LSI-Technologie entwickelt. Diese in der Fachzeitschrift *Nature Communications* veröffentlichte Entwicklung bietet eine neue Plattform für hochintegrierte Halbleiter für künstliche Intelligenz (KI). Sie ermöglicht es, Funktionen des menschlichen Gehirns nachzubilden und die Grenzen herkömmlicher Halbleiter zu überwinden. Die Forschung zeigt, dass das menschliche Gehirn auf etwa 100 Milliarden Neuronen und 100 Billionen Synapsen angewiesen ist, um Informationen auf kleinstem Raum effizient zu verarbeiten. Bestehende KI-Halbleiter sind aufgrund ihrer komplexen Schaltkreise und ihres hohen Stromverbrauchs deutlich weniger effizient als das menschliche Gehirn.

Memristoren, als neuartige Halbleiterbauelemente, vereinen Speicher- und Rechenfunktionen. Ihre einfache Struktur ermöglicht Schaltungskonfigurationen mit höherer Dichte. Durch die Verwendung einer Kreuzarray-Konfiguration kann die Speicherkapazität um ein Vielfaches höher sein als die von SRAM auf derselben Fläche. Bisherige Memristor-Integrationstechnologien waren jedoch durch komplexe Prozesse und geringe Ausbeuten eingeschränkt, was die großflächige Waferproduktion erschwerte. Um dieses Problem zu lösen, entwickelte das Team von Professor Choi in Zusammenarbeit mit dem Team von Dr. Dmitry Strukoff an der University of California, Santa Barbara, eine neue Methode für das gemeinsame Design von Materialien, Komponenten, Schaltungen und Algorithmen. Diese Methode erzielt eine Ausbeute von ca. 95 % bei Memristor-Kreuzarray-Schaltungen auf 4-Zoll-Wafern ohne komplexe Prozesse.

Die Forschung demonstriert zudem eine dreidimensionale, vertikal gestapelte Struktur und beweist damit, dass Memristor-Schaltungen für großflächige KI-Rechensysteme skaliert werden können. In praktischen Anwendungen zeigt die auf einem spikenden neuronalen Netzwerk basierende Technologie eine signifikante Effizienz und Stabilität im KI-Computing. Professor Sanghyeon Choi erklärte: „Diese Forschung verbessert die Memristor-Integrationstechnologie, ein bisher eingeschränktes Gebiet. Wir erwarten, dass sie zum Kern der Halbleiterplattformen der nächsten Generation wird.“

Weitere Informationen: Sanghyeon Choi et al., „Wafer-level fabrication of memristor passive cross-array circuits for brain-level neuromorphic computing“, *Nature Communications* (2025). Zeitschrifteninformationen: *Nature Communications*