Bộ ghi nhớ tốt hơn cho tính toán giống như não bộ

TSUKUBA, Nhật Bản, ngày 15 tháng 2021 năm XNUMX - (ACN Newswire) - Các nhà khoa học ngày càng giỏi hơn trong việc tạo ra các mối nối giống tế bào thần kinh cho máy tính bắt chước quá trình xử lý, lưu trữ và thu hồi thông tin ngẫu nhiên của não người. Fei Zhuge của Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc và các đồng nghiệp đã xem xét những phát triển mới nhất trong thiết kế của những 'bộ nhớ' này cho tạp chí Khoa học và Công nghệ Vật liệu Tiên tiến.

Máy tính áp dụng các chương trình trí tuệ nhân tạo để nhớ lại thông tin đã học trước đó và đưa ra dự đoán. Các chương trình này cực kỳ tiêu tốn năng lượng và thời gian: thông thường, khối lượng dữ liệu khổng lồ phải được truyền giữa các bộ nhớ và bộ xử lý riêng biệt. Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã phát triển phần cứng máy tính cho phép truyền và lưu trữ thông tin ngẫu nhiên và đồng thời hơn, giống như bộ não con người.

Các mạch điện tử trong các máy tính 'neuromorphic' này bao gồm các điện trở nhớ giống như các điểm nối giữa các tế bào thần kinh được gọi là khớp thần kinh. Năng lượng truyền qua vật liệu từ điện cực này sang điện cực khác, giống như một nơ-ron truyền tín hiệu qua khớp thần kinh đến nơ-ron tiếp theo. Các nhà khoa học hiện đang tìm cách điều chỉnh tốt hơn vật liệu trung gian này để luồng thông tin ổn định và đáng tin cậy hơn.

“Oxit là vật liệu được sử dụng rộng rãi nhất trong điện trở nhớ,” Zhuge nói. “Nhưng các điện trở nhớ oxit có độ ổn định và độ tin cậy không đạt yêu cầu. Cấu trúc lai dựa trên oxit có thể cải thiện điều này một cách hiệu quả.”

Memristor thường được làm bằng vật liệu gốc oxit kẹp giữa hai điện cực. Các nhà nghiên cứu đang thu được kết quả tốt hơn khi họ kết hợp hai hoặc nhiều lớp vật liệu gốc oxit khác nhau giữa các điện cực. Khi một dòng điện chạy qua mạng, nó sẽ khiến các ion trôi dạt trong các lớp. Chuyển động của các ion cuối cùng sẽ làm thay đổi điện trở của điện trở nhớ, điều này cần thiết để gửi hoặc dừng tín hiệu qua điểm nối.

Memristor có thể được điều chỉnh thêm bằng cách thay đổi các hợp chất được sử dụng cho điện cực hoặc bằng cách điều chỉnh các vật liệu gốc oxit trung gian. Gia Cát và nhóm của ông hiện đang phát triển các máy tính thần kinh quang điện tử dựa trên các điện trở nhớ oxit được điều khiển quang học. So với các memristor điện tử, memristor quang tử dự kiến ​​sẽ có tốc độ hoạt động cao hơn và tiêu thụ năng lượng thấp hơn. Chúng có thể được sử dụng để xây dựng các hệ thống thị giác nhân tạo thế hệ tiếp theo với hiệu suất tính toán cao.

Muốn biết thêm thông tin
Phí Gia Cát
Học viện Khoa học Trung Quốc
Email:

Về Tạp chí Khoa học và Công nghệ Vật liệu Tiên tiến (STAM)
Tạp chí truy cập mở STAM xuất bản các bài báo nghiên cứu nổi bật về tất cả các khía cạnh của khoa học vật liệu, bao gồm vật liệu chức năng và cấu trúc, phân tích lý thuyết và đặc tính của vật liệu.

Tiến sĩ Yoshikazu Shinohara
Giám đốc xuất bản STAM
Email:

Thông cáo báo chí do ResearchSEA phân phối cho Khoa học và Công nghệ Vật liệu Tiên tiến.

Chủ đề: Nghiên cứu và phát triển

nguồn: Khoa học và Công nghệ Vật liệu Tiên tiến
Các ngành: Công nghệ nano

https://www.acnnewswire.com

Từ Mạng Tin tức Doanh nghiệp Châu Á

Bản quyền © 2021 ACN Newswire. Đã đăng ký Bản quyền. Một bộ phận của Asia Corporate News Network.

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