De meilleurs memristors pour une informatique de type cerveau

TSUKUBA, Japon, 15 mai 2021 - (ACN Newswire) - Les scientifiques s'améliorent dans la fabrication de jonctions de type neurone pour les ordinateurs qui imitent le traitement, le stockage et le rappel aléatoires de l'information du cerveau humain. Fei Zhuge de l'Académie chinoise des sciences et ses collègues ont passé en revue les derniers développements dans la conception de ces «memristors» pour la revue Science and Technology of Advanced Materials.

Les ordinateurs appliquent des programmes d'intelligence artificielle pour rappeler des informations précédemment apprises et faire des prédictions. Ces programmes sont extrêmement gourmands en énergie et en temps: en général, de vastes volumes de données doivent être transférés entre des unités de mémoire et de traitement séparées. Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont développé du matériel informatique permettant un transfert et un stockage d'informations plus aléatoires et simultanés, tout comme le cerveau humain.

Les circuits électroniques de ces ordinateurs «neuromorphes» comprennent des memristors qui ressemblent aux jonctions entre les neurones appelés synapses. L'énergie circule à travers un matériau d'une électrode à une autre, un peu comme un neurone émettant un signal à travers la synapse vers le neurone suivant. Les scientifiques trouvent maintenant des moyens de mieux régler ce matériau intermédiaire afin que le flux d'informations soit plus stable et plus fiable.

«Les oxydes sont les matériaux les plus utilisés dans les memristors», explique Zhuge. «Mais les memristors à oxyde ont une stabilité et une fiabilité insuffisantes. Les structures hybrides à base d'oxyde peuvent effectivement améliorer cela. »

Les memristors sont généralement constitués d'un matériau à base d'oxyde pris en sandwich entre deux électrodes. Les chercheurs obtiennent de meilleurs résultats lorsqu'ils combinent deux ou plusieurs couches de différents matériaux à base d'oxyde entre les électrodes. Lorsqu'un courant électrique traverse le réseau, il induit la dérive des ions à l'intérieur des couches. Les mouvements des ions modifient finalement la résistance du memristor, qui est nécessaire pour envoyer ou arrêter un signal à travers la jonction.

Les memristors peuvent être ajustés davantage en modifiant les composés utilisés pour les électrodes ou en ajustant les matériaux intermédiaires à base d'oxydes. Zhuge et son équipe développent actuellement des ordinateurs neuromorphes optoélectroniques basés sur des mémristors à oxyde à commande optique. Par rapport aux memristors électroniques, les photoniques devraient avoir des vitesses de fonctionnement plus élevées et une consommation d'énergie inférieure. Ils pourraient être utilisés pour construire des systèmes visuels artificiels de nouvelle génération avec une efficacité de calcul élevée.

Pour en savoir plus
Fei Zhuge
Académie chinoise des sciences
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À propos de la revue Science et technologie des matériaux avancés (STAM)
La revue en libre accès STAM publie des articles de recherche exceptionnels sur tous les aspects de la science des matériaux, y compris les matériaux fonctionnels et structurels, les analyses théoriques et les propriétés des matériaux.

Dr Yoshikazu Shinohara
Directeur de la publication STAM
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Communiqué de presse diffusé par ResearchSEA pour la science et la technologie des matériaux avancés.

Sujet: Recherche et développement

La source: Science et technologie des matériaux avancés
Secteurs: Nanotechnologie

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