つくば、日本、15年2021月XNUMX日–（ACN Newswire）– 科学者たちは、人間の脳のランダムな情報処理、保存、呼び出しを模倣するコンピューター用のニューロンのような接合部を作成する技術を向上させています。中国科学院の Fei Zhuge 氏らは、科学誌「Science and Technology of Advanced Materials」でこれらの「メモリスタ」の設計における最新の開発をレビューしました。
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| 研究者たちは、人間の脳と同じように、よりランダムかつ同時の情報転送と保存を可能にする人工知能用のコンピューター ハードウェアを開発しています。 |
コンピューターは人工知能プログラムを適用して、以前に学習した情報を思い出して予測を行います。これらのプログラムは非常にエネルギーと時間を消費します。通常、膨大な量のデータを別々のメモリと処理ユニットの間で転送する必要があります。この問題を解決するために、研究者たちは、人間の脳と同じように、よりランダムかつ同時の情報転送と保存を可能にするコンピューター ハードウェアの開発を行ってきました。
これらの「ニューロモーフィック」コンピューターの電子回路には、シナプスと呼ばれるニューロン間の接合部に似たメモリスタが含まれています。エネルギーは、ニューロンがシナプスを介して次のニューロンに信号を発するのと同じように、材料を通ってある電極から別の電極に流れます。科学者たちは現在、情報の流れがより安定して信頼できるよう、この中間素材をより適切に調整する方法を見つけています。
「酸化物はメモリスタで最も広く使用されている材料です」と Zhuge 氏は言います。 「しかし、酸化物メモリスタの安定性と信頼性は不十分です。酸化物ベースのハイブリッド構造はこれを効果的に改善できます。」
メモリスタは通常、2 つの電極の間に挟まれた酸化物ベースの材料で作られています。研究者らは、電極間に異なる酸化物ベースの材料の 2 つ以上の層を組み合わせると、より良い結果が得られています。電流がネットワークを流れると、イオンが層内をドリフトします。イオンの動きは最終的にメモリスタの抵抗を変化させます。これは接合部を介して信号を送信または停止するために必要です。
メモリスタは、電極に使用される化合物を変更するか、中間酸化物ベースの材料を調整することによってさらに調整できます。 Zhuge 氏と彼のチームは現在、光制御される酸化物メモリスタに基づいた光電子ニューロモーフィック コンピュータを開発しています。電子メモリスタと比較して、フォトニックメモリスタは動作速度が速く、エネルギー消費が低いことが期待されています。これらは、高い計算効率を備えた次世代の人工視覚システムを構築するために使用できる可能性があります。
Science and Technology of Advanced Materials Journal (STAM) について
オープンアクセスジャーナルSTAMは、機能的および構造的材料、理論的分析、材料の特性など、材料科学のあらゆる側面にわたる優れた研究記事を公開しています。
ResearchSEA for Science and Technology ofAdvancedMaterialsから配布されたプレスリリース。
トピック：研究開発
情報源： 先端材料の科学と技術
セクター： ナノテクノロジー
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