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Die künstliche Intelligenz (KI) gewinnt in der modernen Gesellschaft immer mehr an Bedeutung. Von der Verbesserung wissenschaftlicher Analysen und Bildgebungsfähigkeiten über die vorausschauende Wartung und Überwachung von Abläufen in der Industrie bis hin zum beliebten KI-Chatbot ChatGPT fasst KI allmählich in vielen Bereichen der Gesellschaft Fuß; und ihre Möglichkeiten sind nur durch die verfügbare Hardware und Rechenleistung für die Softwarealgorithmen begrenzt. Da die Rechenleistung und die technologischen Anforderungen an KI-Technologien in allen Bereichen der Gesellschaft zunehmen, muss auch die Hardware mithalten können. Die Nanotechnologie hat bereits Auswirkungen auf die Optimierung in allen Bereichen des Computersektors, und dies gilt auch für die Hardware, die für den Betrieb und die Unterstützung von KI-Algorithmen verwendet wird.

Elektronische Geräte und die darin enthaltenen Komponenten werden von Jahr zu Jahr kleiner. Diese Entwicklung wurde durch die Nachfrage der Verbraucher nach kleineren Geräten vorangetrieben, die die gleichen Fähigkeiten und die gleiche Leistung, wenn nicht sogar eine bessere bieten als die vorher existierende „sperrigere“ Technologie. Im Folgenden untersuchen wir genauer, wie die Nanoelektronik nicht nur die Größe elektronischer Geräte reduziert, sondern auch die gleiche oder eine bessere Leistung bietet.

Solid-State-Speicherbausteine basieren auf der Flash-Memory-Technologie, die 1980 von Fujio Masuoka (1943-) von Toshiba erfunden wurde. Ein Flash-Speicherbaustein besteht intern aus großen Arrays von Floating-Gate-Metalloxid-Halbleiter-Feldeffekttransistoren (MOSFET). Es gibt ihn in zwei (2) Konfigurationen (Abbildung 1): NOR und NAND.

Im Zuge der ständigen Ausweitung des Internets der Dinge (IoT) und der fortschreitenden Einführung von 5G-Breitbandnetzen bleibt Edge Computing ein fester Bestandteil der sich ständig verändernden IT-Strategien und Roadmaps. Dieser Umstand hat Gartner in seinem Artikel „Die Bedeutung von Edge Computing für führende Unternehmen in den Bereichen Infrastruktur und Operations“ zur Prognose veranlasst, dass der Anteil von Edge Computing in Unternehmen durch Mikro-Rechenzentren und Mobilfunknetze bis 2025 von 10 Prozent auf 75 Prozent ansteigen wird. Datenzentrierte Anwendungen wie 5G und Edge Computing müssen größere Datenmengen verarbeiten und benötigen daher eine fortschrittliche Verarbeitungstechnologie.