`

СПЕЦІАЛЬНІ
ПАРТНЕРИ
ПРОЕКТУ

Чи використовує ваша компанія ChatGPT в роботі?

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Ферроэлектрические мемристоры — кандидаты на роль синапсов искусственного мозга

0 
 
Ферроэлектрические мемристоры — кандидаты на роль синапсов искусственного мозга

В новой работе, коллектив ученых из Франции, Великобритании и Японии продемонстрировал так называемое ферроэлектрическое туннельное соединение (ferroelectric tunnel junction, FTJ), представляющее новый класс мемристорных устройств. Практически непрерывное контролируемое изменение сопротивления наряду с высокой скоростью отклика (10 нс) делает FTJ подходящим базовым элементом (синапсом, соединяющим нейроны) будущих нейроморфных вычислительных архитектур — компьютеров, функционирующих по принципу биологического мозга.

FTJ состоит из двух металлических электродов с тонким слоем ферроэлектрика (материал, спонтанно меняющий электрическую поляризацию) между ними. Переключение поляризации под действием внешнего электрического поля изменяет сопротивление FTJ. Это изменение имеет обратимый характер, что квалифицирует устройство FTJ как мемристор. При этом его сопротивление меняется на два порядка, тогда как у прежних электронных мемристоров состояния «вкл» и «выкл» различались не более, чем в два раза.

В исследовании, представленном в журнале Nature Materials, ученые показали, что контролируя количество импульсов, их длительность и амплитуду можно задавать практически бесконечное число уровней сопротивления между верхним и нижним его значениями.

Последовательные положительные импульсы постепенно увеличивают сопротивление, переводя поляризацию все возрастающего количества ферроэлектрических доменов в состояние «выключено», отрицательные имеют обратное действие.

Экспериментальные тесты показали, что эта зависимость не совсем линейная и имеет неравномерный, скачковый характер. Хорошо описывающая такое поведение модель учитывает различные скорости распространения и поляризационную кинетику в материале FTJ.

Ферроэлектрические мемристоры можно будет соединять с электронными нейронами (обычно базирующимися на КМОП-элементах). Если количество нейронов и мемристорных соединений достаточно велико, такая архитектура может эффективно применяться для задач, наподобие распознавания образов, извлечения данных (data mining) и обучения.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 

Ukraine

 

  •  Home  •  Ринок  •  IТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Мережі  •  Безпека  •  Наука  •  IoT