Bessere Memristoren für gehirnähnliches Computing

TSUKUBA, Japan, 15. Mai 2021 - (ACN Newswire) - Wissenschaftler werden immer besser darin, neuronähnliche Verbindungen für Computer herzustellen, die die zufällige Verarbeitung, Speicherung und den Abruf von Informationen des menschlichen Gehirns nachahmen. Fei Zhuge von der Chinesischen Akademie der Wissenschaften und Kollegen überprüften die neuesten Entwicklungen bei der Gestaltung dieser „Memristoren“ für die Zeitschrift Science and Technology of Advanced Materials.

Computer wenden Programme für künstliche Intelligenz an, um zuvor erlernte Informationen abzurufen und Vorhersagen zu treffen. Diese Programme sind äußerst energie- und zeitintensiv: In der Regel müssen große Datenmengen zwischen separaten Speicher- und Verarbeitungseinheiten übertragen werden. Um dieses Problem zu lösen, haben Forscher Computerhardware entwickelt, die eine zufälligere und gleichzeitigere Übertragung und Speicherung von Informationen ermöglicht, ähnlich wie das menschliche Gehirn.

Elektronische Schaltungen in diesen "neuromorphen" Computern enthalten Memristoren, die den Übergängen zwischen Neuronen ähneln, die als Synapsen bezeichnet werden. Energie fließt durch ein Material von einer Elektrode zur anderen, ähnlich wie ein Neuron, das ein Signal über die Synapse zum nächsten Neuron abgibt. Wissenschaftler finden jetzt Möglichkeiten, dieses Zwischenmaterial besser abzustimmen, damit der Informationsfluss stabiler und zuverlässiger ist.

„Oxide sind die am häufigsten verwendeten Materialien in Memristoren“, sagt Zhuge. „Oxidmembranen weisen jedoch eine unbefriedigende Stabilität und Zuverlässigkeit auf. Oxidbasierte Hybridstrukturen können dies effektiv verbessern. “

Memristoren bestehen normalerweise aus einem Material auf Oxidbasis, das zwischen zwei Elektroden angeordnet ist. Forscher erzielen bessere Ergebnisse, wenn sie zwei oder mehr Schichten verschiedener Materialien auf Oxidbasis zwischen den Elektroden kombinieren. Wenn ein elektrischer Strom durch das Netzwerk fließt, induziert er, dass Ionen innerhalb der Schichten driften. Die Bewegungen der Ionen ändern letztendlich den Widerstand des Memristors, der erforderlich ist, um ein Signal durch den Übergang zu senden oder zu stoppen.

Memristoren können weiter eingestellt werden, indem die für Elektroden verwendeten Verbindungen geändert werden oder indem die Materialien auf Oxidoxidbasis eingestellt werden. Zhuge und sein Team entwickeln derzeit optoelektronische neuromorphe Computer, die auf optisch gesteuerten Oxidmembroren basieren. Im Vergleich zu elektronischen Memristoren wird von photonischen Memristoren eine höhere Betriebsgeschwindigkeit und ein geringerer Energieverbrauch erwartet. Sie könnten verwendet werden, um künstliche visuelle Systeme der nächsten Generation mit hoher Recheneffizienz zu konstruieren.

Weitere Informationen
Fei Zhuge
Chinesische Akademie der Wissenschaften
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Über Wissenschaft und Technologie des Advanced Materials Journal (STAM)
Das Open-Access-Journal STAM veröffentlicht herausragende Forschungsartikel zu allen Aspekten der Materialwissenschaft, einschließlich funktionaler und struktureller Materialien, theoretischer Analysen und Materialeigenschaften.

Dr. Yoshikazu Shinohara
STAM Verlagsleiter
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Pressemitteilung von ResearchSEA für Wissenschaft und Technologie fortgeschrittener Materialien.

Thema: Forschung und Entwicklung

Quelle: Wissenschaft und Technologie fortgeschrittener Materialien
Sektoren: Nanotechnologie

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