Лучшие мемристоры для вычислений, подобных мозгу

Переиздано Платоном

Читают: 0

ЦУКУБА, Япония, 15 мая 2021 г. – (лента новостей ACN) – Ученые совершенствуются в создании нейроноподобных соединений для компьютеров, которые имитируют обработку, хранение и воспроизведение случайной информации человеческим мозгом. Фей Чжугэ из Китайской академии наук и его коллеги сделали обзор последних разработок в области разработки этих «мемристоров» для журнала «Наука и технология передовых материалов».

Исследователи разрабатывают компьютерное оборудование для искусственного интеллекта, которое позволяет более случайную и одновременную передачу и хранение информации, подобно человеческому мозгу.

Компьютеры применяют программы искусственного интеллекта, чтобы вспоминать ранее изученную информацию и делать прогнозы. Эти программы чрезвычайно энергоемки и требуют много времени: как правило, огромные объемы данных должны передаваться между отдельными блоками памяти и процессорами. Чтобы решить эту проблему, исследователи разрабатывают компьютерное оборудование, которое позволяет более случайную и одновременную передачу и хранение информации, подобно человеческому мозгу.

Электронные схемы в этих «нейроморфных» компьютерах включают мемристоры, которые напоминают соединения между нейронами, называемые синапсами. Энергия течет через материал от одного электрода к другому, подобно нейрону, посылающему сигнал через синапс к следующему нейрону. Сейчас ученые находят способы лучше настроить этот промежуточный материал, чтобы поток информации был более стабильным и надежным.

«Окислы являются наиболее широко используемыми материалами в мемристорах», — говорит Чжугэ. «Но оксидные мемристоры имеют неудовлетворительную стабильность и надежность. Гибридные структуры на основе оксидов могут эффективно улучшить это».

Мемристоры обычно изготавливаются из материала на основе оксида, зажатого между двумя электродами. Исследователи получают лучшие результаты, когда объединяют между электродами два или более слоев различных материалов на основе оксидов. Когда по сети протекает электрический ток, он заставляет ионы дрейфовать внутри слоев. Движение ионов в конечном итоге изменяет сопротивление мемристора, необходимое для отправки или остановки сигнала через соединение.

Мемристоры можно дополнительно настроить, изменив соединения, используемые для электродов, или отрегулировав материалы на основе промежуточных оксидов. Чжугэ и его команда в настоящее время разрабатывают оптоэлектронные нейроморфные компьютеры на основе оксидных мемристоров с оптическим управлением. Ожидается, что по сравнению с электронными мемристорами фотонные будут иметь более высокую скорость работы и меньшее энергопотребление. Их можно использовать для создания искусственных визуальных систем следующего поколения с высокой вычислительной эффективностью.

Дополнительная информация
Фэй Чжугэ
Китайская академия наук
Эл. почта:

О журнале «Наука и технология перспективных материалов» (STAM)
Журнал открытого доступа STAM публикует выдающиеся исследовательские статьи по всем аспектам материаловедения, включая функциональные и конструкционные материалы, теоретический анализ и свойства материалов.

Доктор Йошиказу Шинохара
Издательский директор СТАМ
Эл. почта:

Пресс-релиз, распространенный ResearchSEA по науке и технологии перспективных материалов.

Тема: Исследования и разработки.

Источник: Наука и технология перспективных материалов
Отрасли: Нанотехнологии

https://www.acnnewswire.com

От Азиатской сети корпоративных новостей