A magnetic breakthrough could help AI chips use far less energyEen magnetische doorbraak kan AI-chips veel minder energie laten verbruikenUne avancée en magnétisme pourrait réduire fortement l’énergie des puces d’IA
ScienceDaily · 13 November 2026, at 08:02
Here’s an exciting step toward more energy-efficient computing: Brown University researchers have found a way to make ultrathin bismuth ferrite films without losing their useful electrical and magnetic properties. By growing the material on a specially chosen foundation and adding a metallic layer, they overcome the “dead layer” problem that had limited its use in computer chips. The films can remain ferroelectric and magnetic even when only a few angstroms thick. That could eventually help power computer memory and logic, including AI hardware, with much less energy.Dit is een veelbelovende stap naar energiezuiniger rekenen: onderzoekers van Brown University hebben een manier gevonden om ultradunne films van bismutferriet te maken zonder hun nuttige elektrische en magnetische eigenschappen te verliezen. Door het materiaal op een speciaal gekozen onderlaag aan te brengen en een metalen laag toe te voegen, omzeilen ze het probleem van de ‘dode laag’ dat toepassing in computerchips in de weg stond. De films kunnen ferro-elektrisch en magnetisch blijven, zelfs wanneer ze maar enkele ångström dik zijn. Zo kunnen toekomstige computergeheugens en logische schakelingen, ook in AI-hardware, mogelijk veel minder energie verbruiken.Voici une avancée prometteuse pour rendre le calcul plus économe en énergie : des chercheurs de l’université Brown ont trouvé comment produire des films ultraminces de ferrite de bismuth sans perdre leurs propriétés électriques et magnétiques utiles. En déposant le matériau sur un support spécialement choisi et en ajoutant une couche métallique, ils contournent le problème de la « couche morte », qui freinait son utilisation dans les puces. Les films peuvent rester ferroélectriques et magnétiques même lorsqu’ils ne font que quelques ångströms d’épaisseur. Cette découverte pourrait permettre aux futures mémoires et circuits logiques, notamment dans le matériel d’IA, de consommer beaucoup moins d’énergie.