حقق فريق من الفيزيائيين بقيادة البروفيسور ديمتري تورشينوفيتش في جامعة بيليفيلد، وبالتعاون مع باحثين من معهد لايبنيز لأبحاث الحالة الصلبة ومواد دريسدن (IFW Dresden)، اختراقًا هامًا في مجال النانوإلكترونيات قد يغير من تطبيقات عتاد الذكاء الاصطناعي.
البحث، الذي نُشر في مجلة Nature Communications بتاريخ 5 يونيو 2025، يستعرض طريقة جديدة للتحكم في أشباه الموصلات الرقيقة ذرّيًا باستخدام نبضات ضوئية فائقة القصر بسرعات غير مسبوقة. طور الفريق هوائيات نانوية متخصصة تحول ضوء التيراهيرتز إلى مجالات كهربائية رأسية داخل مواد ثنائية الأبعاد مثل ثاني كبريتيد الموليبدينوم (MoS₂).
يشرح البروفيسور تورشينوفيتش: "تقليديًا، يتم تطبيق مثل هذه المجالات الكهربائية الرأسية، التي تُستخدم لتبديل الترانزستورات والأجهزة الإلكترونية الأخرى، عبر البوابات الإلكترونية، لكن هذه الطريقة محدودة جوهريًا بسرعة استجابة بطيئة نسبيًا. نهجنا يستخدم ضوء التيراهيرتز نفسه لتوليد إشارة التحكم داخل مادة أشباه الموصلات، مما يتيح تقنية ضوئية إلكترونية فائقة السرعة ومتوافقة مع الصناعة لم تكن ممكنة من قبل".
تتيح هذه التقنية التحكم الفوري في البنى الإلكترونية ضمن أزمنة تقل عن بيكوثانية واحدة – أي تريليون جزء من الثانية – وهو أسرع بمراتب عديدة من طرق التبديل الإلكتروني التقليدية. أظهر الباحثون أنه يمكن تغيير الخصائص البصرية والإلكترونية للمادة بشكل انتقائي باستخدام هذه النبضات الضوئية.
لعب الدكتور توموكي هيرا أوكا، المؤلف الرئيسي للدراسة وزميل ماري سكودوفسكا كوري في مجموعة البروفيسور تورشينوفيتش، دورًا رئيسيًا في التنفيذ التجريبي. وقد تم تصنيع الهوائيات النانوية المعقدة ثلاثية الأبعاد-ثنائية الأبعاد اللازمة لتحقيق هذا التأثير في IFW Dresden بواسطة فريق بقيادة الدكتور آندي توماس.
تحمل هذه الابتكارات آثارًا كبيرة على عتاد الذكاء الاصطناعي، إذ من الممكن أن تتيح أنظمة حوسبة أسرع وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة. قد تؤدي قدرات التبديل الفائق السرعة إلى أجيال جديدة من أجهزة التحكم في الإشارات، والمفاتيح الإلكترونية، وأجهزة الاستشعار الضرورية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي تتطلب سرعات معالجة فائقة.
تُظهر هذه التقنية وعدًا كبيرًا للتطبيق في مجالات متنوعة تشمل نقل البيانات عالي السرعة، وهندسات الحوسبة المتقدمة، وأنظمة التصوير، والتقنيات الكمومية – جميعها مكونات أساسية لبنية الذكاء الاصطناعي التحتية من الجيل القادم التي تتطلب قدرات معالجة متزايدة السرعة.