Кращі мемристори для мозкових обчислень

ЦУКУБА, Японія, 15 травня 2021 р. – (ACN Newswire) – Вчені стають все кращими у створенні нейроноподібних з’єднань для комп’ютерів, які імітують випадкову обробку, зберігання та запам’ятовування інформації людським мозком. Фей Чжуге з Академії наук Китаю та його колеги проаналізували останні розробки в дизайні цих «мемристорів» для журналу Science and Technology of Advanced Materials.

Комп’ютери використовують програми штучного інтелекту, щоб згадувати раніше вивчену інформацію та робити прогнози. Ці програми надзвичайно енергоємні та споживають багато часу: зазвичай величезні обсяги даних потрібно передавати між окремими блоками пам’яті та процесорами. Щоб вирішити цю проблему, дослідники розробляють комп’ютерне обладнання, яке забезпечує більш довільну та одночасну передачу та зберігання інформації, подібно до людського мозку.

Електронні схеми в цих «нейроморфних» комп’ютерах включають мемристори, які нагадують з’єднання між нейронами, які називаються синапсами. Енергія тече через матеріал від одного електрода до іншого, подібно до того, як нейрон передає сигнал через синапс до наступного нейрона. Зараз вчені знаходять способи краще налаштувати цей проміжний матеріал, щоб потік інформації був більш стабільним і надійним.

«Оксиди є найбільш широко використовуваними матеріалами в мемристорах», — говорить Чжуге. «Але оксидні мемристори мають незадовільну стабільність і надійність. Гібридні структури на основі оксидів можуть ефективно це покращити».

Мемристори зазвичай виготовляються з матеріалу на основі оксиду, розміщеного між двома електродами. Дослідники отримують кращі результати, поєднуючи два або більше шарів різних матеріалів на основі оксидів між електродами. Коли електричний струм протікає через мережу, він спонукає іони дрейфувати всередині шарів. Рухи іонів зрештою змінюють опір мемристора, який необхідний для надсилання або припинення сигналу через з’єднання.

Мемристори можна додатково налаштувати, змінивши сполуки, що використовуються для електродів, або регулюючи проміжні матеріали на основі оксидів. Зараз Чжуге та його команда розробляють оптоелектронні нейроморфні комп’ютери на основі оптично керованих оксидних мемристорів. Порівняно з електронними мемристорами очікується, що фотонні матимуть вищу швидкість роботи та менше енергоспоживання. Їх можна використовувати для створення штучних візуальних систем нового покоління з високою обчислювальною ефективністю.

Додаткова інформація
Фей Чжуге
Китайська академія наук
Ел. пошта:

Про Science and Technology of Advanced Materials Journal (STAM)
Журнал відкритого доступу STAM публікує видатні наукові статті з усіх аспектів матеріалознавства, включаючи функціональні та структурні матеріали, теоретичний аналіз та властивості матеріалів.

Доктор Йошиказу Сінохара
Директор видавництва STAM
Ел. пошта:

Прес-реліз розповсюджений ResearchSEA for Science and Technology of Advanced Materials.

Тема: Дослідження та розробки

джерело: Наука і технологія перспективних матеріалів
Сектори: Нанотехнології

https://www.acnnewswire.com

Від Азійської корпоративної мережі новин

Авторське право © 2021 ACN Newswire. Всі права захищені. Підрозділ Азійської корпоративної мережі новин.

Джерело: http://www.acnnewswire.com/press-release/english/66672/