Tính toán tương tự sử dụng nhiệt thải từ thiết bị điện tử

Nhiệt lượng sinh ra trong quá trình vận hành của các thiết bị điện tử thường được coi là sản phẩm phụ không mong muốn và cần phải loại bỏ. Tuy nhiên, một nhóm nghiên cứu do Giuseppe Romano, nhà khoa học tại Viện Công nghệ Nano cho Chiến binh của MIT (Institute for Soldier Nanotechnologies), dẫn đầu đã phát hiện ra một phương pháp mới. Họ biến nhiệt thải này thành nguồn năng lượng để xử lý dữ liệu mà không cần phụ thuộc vào dòng điện truyền thống.

Trong phương pháp tính toán tương tự này, dữ liệu đầu vào không được mã hóa dưới dạng các bit nhị phân 0 và 1 như máy tính thông thường, mà thay vào đó là một tập hợp các mức nhiệt độ dựa trên nhiệt thải đã có sẵn trong thiết bị. Dòng chảy và sự phân bố của nhiệt lượng này đi qua các cấu trúc silicon siêu nhỏ, được thiết kế bởi một thuật toán tối ưu hóa dựa trên vật lý mà nhóm đã phát triển, tạo thành cơ sở cho các phép tính. Kết quả đầu ra sẽ được biểu thị bằng công suất thu được ở đầu cuối kia.

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng các cấu trúc này để thực hiện một dạng đơn giản của phép nhân vectơ ma trận (matrix vector multiplication). Đây là kỹ thuật toán học nền tảng mà các mô hình học máy (machine learning) như Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sử dụng để xử lý thông tin và đưa ra dự đoán. Kết quả cho thấy phương pháp này đạt độ chính xác hơn 99% trong nhiều trường hợp thử nghiệm.

Mặc dù hứa hẹn, các nhà nghiên cứu vẫn phải vượt qua nhiều rào cản để mở rộng quy mô phương pháp tính toán này cho các mô hình học sâu (deep learning) hiện đại. Một trong những thách thức lớn là việc ghép nối hàng triệu cấu trúc nhỏ này lại với nhau. Khi các ma trận trở nên phức tạp hơn, độ chính xác của kết quả cũng có xu hướng giảm, đặc biệt là khi khoảng cách giữa các đầu vào và đầu ra quá lớn.

Tuy nhiên, kỹ thuật này có thể có một ứng dụng thiết thực hơn trong thời gian tới: phát hiện các nguồn nhiệt gây vấn đề và đo lường sự thay đổi nhiệt độ trong linh kiện điện tử mà không tiêu tốn thêm năng lượng. Điều này cũng giúp loại bỏ nhu cầu sử dụng nhiều cảm biến nhiệt độ, vốn đang chiếm diện tích đáng kể trên một con chip.

"Hầu hết thời gian, khi bạn thực hiện các phép tính trong một thiết bị điện tử, nhiệt là sản phẩm thải. Bạn thường muốn loại bỏ càng nhiều nhiệt càng tốt. Nhưng ở đây, chúng tôi đã tiếp cận theo hướng ngược lại bằng cách sử dụng nhiệt như một dạng thông tin," Caio Silva, sinh viên khoa Vật lý và là tác giả chính của bài báo về công trình này, nhận định.