В ЛЭТИ разработали модель для нового поколения памяти в нейроморфных компьютерах

Разработка позволит повысить эффективность проектирования устройств на основе мемристоров – элементов энергонезависимой резистивной памяти для компьютеров будущего.

Сегодня широко распространенная и недорогая кремниевая вычислительная техника подходит к пределам своих возможностей по компактности, быстродействию и надежности. Поэтому научные группы по всему миру ведут поиски новых более эффективных материалов и принципов работы компьютеров.

Одним из перспективных направлений такого поиска является разработка мемристоров – наноразмерных электрических элементов, которые способны изменять значение своего сопротивления под действием напряжения и «запоминать» это состояние на длительное время. При этом для «хранения» заданного уровня сопротивления (резистивного состояния) таким устройствам не требуется потребление энергии, что позволит создавать миниатюрные и энергонезависимые элементы, выполняющие функции как обработки, так и хранения информации.

«Разработанная схемотехническая модель описывает функционирование и характеристики пленочных структур на основе материалов, перспективных для создания мемристоров, с учетом вариабельности их основных параметров с целью повышения точности результатов моделирования и эффективности проектирования устройств, использующих мемристоры в качестве элементной базы, прежде всего, нейроморфных вычислительных устройств, принципы функционирования которых подобны алгоритмам работы мозга».

Профессор кафедры микро- и наноэлектроники (МНЭ) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Евгений Адальбертович Рындин

Материалы и структуры мемристоров были синтезированы группой ученых под руководством доцента кафедры МНЭ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Натальи Владимировны Андреевой. Данные соединения представляют собой нанослоевые композиции в виде последовательности слоев оксидов алюминия и титана, синтезированных методом атомно-слоевого осаждения. Они обеспечивают многоуровневую перестройку резистивного состояния в широком диапазоне величин для нового поколения памяти в нейроморфных архитектурах. 

В ходе экспериментов ученые измерили основные характеристики синтезированных структур и провели анализ протекающих в них физических процессов, что позволило разработать эквивалентную схему и соответствующую систему уравнений. Реализация и апробация предложенной модели была выполнена в среде MATLAB. Сейчас ученые ведут работу по интеграции модели мемристоров в библиотеки SPICE-моделей, широко используемые исследователями и разработчиками во всем мире. Результаты исследования опубликованы в научном журнале с открытым доступом Micromachines.

Проект выполнен при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках государственного задания в области научной деятельности FSEE-2020-0013.

Товар добавлен в корзину
Ваша заявка отправлена!
Наш специалист свяжется с вами в ближайшее время.
Обратный звонок

Необходимо принять условия публичной оферты

Ваше имя *
+7 (___) ___-__-__ *
Должность
Отправляя, Вы соглашаетесь на обработку персональных данных
Отправить
Ваша заявка отправлена!
Наш специалист свяжется с вами в ближайшее время.
Быстрая заявка

Необходимо принять условия публичной оферты

Ваше имя *
+7 (___) ___-__-__ *
Должность
Ваш вопрос *
Прикрепить файл
Отправляя, Вы соглашаетесь на обработку персональных данных
Отправить
Благодарим Вас за регистрацию!
На Вашу почту отправлены доступы для входа в личный кабинет.
Регистрация

Необходимо согласиться на обработку персональных данных

Ваше имя *
ИНН *
+7 (___) ___-__-__ *
E-mail *
Должность
Пароль *
Повторите пароль *
Отправляя, Вы соглашаетесь на обработку персональных данных
Регистрация
Вход в личный кабинет
Логин
Пароль
Забыли пароль?
Войти