Ученые повысили эффективность работы мемристоров с помощью альфа-излучения |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-09-04 12:21 Ученые физического факультета и Института ядерной физики им. Д.В. Скобельцына МГУ совместно с коллегами из Курчатовского института разработали метод улучшения характеристик мемристоров на основе оксидов металлов при помощи облучения альфа-частицами. Работа выполнена в рамках деятельности Междисциплинарной научно-образовательной школы МГУ «Фотонные и квантовые технологии. Цифровая медицина». Результаты опубликованы в журнале Applied Physics Letters. Мемристор — это переменный резистор с эффектом памяти: его сопротивление зависит от истории проходившего через него электрического тока. Такие устройства играют ключевую роль в разработке энергоэффективных запоминающих систем и так называемых нейроморфных вычислений — технологий, имитирующих работу человеческого мозга. Мемристоры можно «заставить» одновременно хранить и обрабатывать информацию, что позволяет использовать их в качестве основного строительного блока для новых устройств искусственного интеллекта. Однако для практического внедрения мемристоров в устройства требуется решить несколько задач: обеспечить стабильную работу на протяжении многих циклов переключений, увеличить количество стационарных значений сопротивления (состояний мемристора), а также обеспечить создание мемристоров с заранее заданным распределением этих состояний. Под стационарным понимается состояние мемристора с определенным сопротивлением, которое он способен удерживать в течение длительного времени. Для решения этих задач сотрудниками МГУ был предложен метод управляемого дефектообразования с помощью радиационного воздействия на структуру мемристора. Было продемонстрировано, что воздействие альфа-излучения на мемристоры на основе TiOX/Ti приводит к значительному улучшению их характеристик. После облучения количество устойчивых резистивных состояний увеличилось почти в три раза, а отношение сопротивлений в высоко- и низкоомном состоянии (ROFF/RON) — более чем в два раза. Кроме того, увеличилась и «выносливость» устройства: число циклов переключений возросло в полтора раза. Исследователи сделали вывод, что облучение альфа-частицами приводит к образованию дополнительных кислородных вакансий в слое оксида титана — дефектов, которые служат «затравками» для формирования проводящих каналов при протекании тока через образец. Важно, что процесс управляем: дефекты создаются локально и дозированно, в отличие от хаотичного распределения в обычных образцах. Это подтверждено как прямыми измерениями просвечивающей электронной микроскопией с элементным анализом, так и компьютерным моделированием методом Монте-Карло. Такой подход, позволяющий точно контролировать создание дефектов устройства, называется инженерией дефектов. «Мы использовали изотоп плутония-239, излучающий альфа-частицы с необходимой плотностью потока и энергией около 5 МэВ, чтобы модифицировать структуру оксида титана, создавая в ней порядка 1016 вакансий кислорода на 1 см3, — поясняет старший научный сотрудник лаборатории ионно-пучковых нанотехнологий НИИЯФ МГУ Юрий Балакшин. — Моделирование показало, что даже сравнительно небольшая концентрация образованных вакансий может кардинально изменить параметры мемристора». Полученные результаты особенно важны для развития нейроморфных систем — вычислительных архитектур, имитирующих работу головного мозга. «Чем больше стабильных состояний может хранить мемристор, тем выше его "пластичность" — способность к обучению, аналогичная синаптической пластичности в нейронах, — отмечает автор работы, доцент кафедры общей физики и наноэлектроники физического факультета МГУ Александр Ильин. — Это делает такие устройства перспективными для реализации многослойных нейросетей на аппаратном уровне». Кроме того, предложенный метод радиационного улучшения может быть применён в разработке энергоэффективных запоминающих и вычислительных элементов нового поколения. Управляемое формирование дефектов открывает путь к тонкой настройке характеристик мемристоров уже после их изготовления, без необходимости изменения состава материалов или конструкции устройства. Это существенно расширяет технологические возможности при создании гибких и адаптивных электронных систем.
Источник: nrcki.ru Комментарии: |
|