Les mémoires RRAM (Resistive RAM) sont des mémoires non volatiles pressenties pour remplacer les actuelles mémoires flash. Cette technologie de stockage d'information est basée sur la résistivité des matériaux isolants : l’information y est codée en mode binaire grâce à deux états différents (résistance haute ou résistance basse), et est conservée lorsque la mémoire n’est plus alimentée. Les chercheurs du Leti, institut de CEA Tech, en collaboration avec l’Université de Stanford, viennent de multiplier par 2,5 la quantité de données que l’on peut stocker sur ce type de mémoire.
En définissant des états de résistivité intermédiaires, les scientifiques ont réussi à encoder jusqu’à cinq valeurs différentes par point mémoire, au lieu de deux précédemment, ce multi quantité d’information que l’on peut stocker dans une même surface mémoire. Cette prouesse a été rendue possible grâce aux propriétés résistive de la mémoire, ainsi que des mécanismes d’écriture et de lecture des mémoires adaptés. Parallèlement à l’augmentation de la densité de codage de l’information, la quantité d’énergie nécessaire pour lire une unité mémoire se trouve quant à elle, diminuée d’autant.
Cette technologie RRAM améliorée mise au point par le Leti, a été pour la première fois mise en œuvre dans un circuit d’intelligence artificielle par une équipe de l’université de Stanford. Cette dernière a en effet réalisé l’un des premiers démonstrateurs permettant de valider les performances de la technologie, sous la forme d’un réseau de neurones minimaliste de reconnaissance de caractères. Le démonstrateur, qui démontre le potentiel d’amélioration des performances d’un réseau de neurones grâce à cette technologie, a été présenté à une conférence internationale dans le domaine des semi-conducteurs à San Francisco le 19 février 2019.