Forskare från Moskva institutet för fysik och teknik har skapat en enhet som fungerar som en synaps i den levande hjärnan, lagra information och gradvis glömma den när den inte nås på länge. Känd som en andra ordens memristor, den nya enheten är baserad på hafniumoxid och erbjuder möjligheter att designa analoga neurodatorer som imiterar hur en biologisk hjärna lär sig. Resultaten rapporteras i ACS -tillämpade material och gränssnitt .

Neuro -datorer, som möjliggör artificiell intelligens, efterlikna hjärnans funktion. Hjärnor lagrar data i form av synapser, ett nätverk av förbindelser mellan neuroner. De flesta neurodatorer har en konventionell digital arkitektur och använder matematiska modeller för att åberopa virtuella neuroner och synapser.

Alternativt, en verklig elektronisk komponent på chip kan stå för varje neuron och synaps i nätverket. Denna så kallade analoga metod har potential att påskynda beräkningar drastiskt och minska energikostnaderna.

Kärnkomponenten i en hypotetisk analog neurodator är memristor. Ordet är en sammansättning av "minne" och "motstånd, "som i stort sett sammanfattar vad det är:en minnescell som fungerar som ett motstånd. Löst talat, högt motstånd kodar en nolla, och lågt motstånd kodar en. Detta är analogt med hur en synaps leder en signal mellan två neuroner (en), medan frånvaron av en synaps inte leder till någon signal, en nolla.

Men det finns en fångst:I en verklig hjärna, de aktiva synapserna tenderar att stärkas med tiden, medan motsatsen gäller för inaktiva. Detta fenomen, känd som synaptisk plasticitet, är en av grunden för naturligt lärande och minne. Det förklarar biologin att krama för en tentamen och varför våra sällan åtkomliga minnen bleknar.

Föreslagen 2015, andra ordningens memristor är ett försök att reproducera naturligt minne, komplett med synaptisk plasticitet. Den första mekanismen för att genomföra detta innebär att man bildar nanosiserade ledande broar över memristoren. Medan motståndet initialt minskade, de förfaller naturligtvis med tiden, efterlikna glömska.

"Problemet med den här lösningen är att enheten tenderar att ändra sitt beteende över tid och går sönder efter långvarig drift, "sa studiens huvudförfattare, Anastasia Chouprik från MIPT:s Neurocomputing Systems Lab. "Mekanismen vi använde för att implementera synaptisk plasticitet är mer robust. Faktum är att efter att ha bytt systemets tillstånd 100 miljarder gånger, det fungerade fortfarande normalt, så mina kollegor stoppade uthållighetstestet. "

Istället för nanobridges, MIPT -teamet förlitade sig på hafniumoxid för att imitera naturligt minne. Detta material är ferroelektriskt:dess interna bundna laddningsfördelning, den elektriska polarisationen, förändringar som svar på ett externt elektriskt fält. Om fältet sedan tas bort, materialet behåller sin förvärvade polarisering, hur en ferromagnet förblir magnetiserad.

Fysikerna implementerade sin andra ordningens memristor som en ferroelektrisk tunnelkorsning-två elektroder inlagda med en tunn hafniumoxidfilm (fig. 1). Enheten kan växlas mellan dess låga och höga motståndstillstånd med hjälp av elektriska pulser, som förändrar den ferroelektriska filmens polarisering och därmed dess motstånd.

"Den främsta utmaningen vi stod inför var att ta reda på rätt ferroelektrisk skikttjocklek, "Tillade Chouprik." Fyra nanometer visade sig vara idealiska. Gör det bara en nanometer tunnare, och de ferroelektriska egenskaperna är borta, medan en tjockare film är för bred en barriär för elektronerna att tunnla igenom. Och det är bara tunnelströmmen som vi kan modulera genom att byta polarisering. "

Vad ger hafniumoxid en kant framför andra ferroelektriska material, såsom bariumtitanat, är att den redan används av nuvarande kiselteknik. Till exempel, Intel har tillverkat mikrochips baserade på en hafniumförening sedan 2007. Detta gör introduktion av hafniumbaserade enheter som memristor som beskrivs i den här historien mycket enklare och billigare än de som använder ett helt nytt material.

I en bedrift av uppfinningsrikedom, forskarna implementerade "glömska" genom att utnyttja defekterna vid gränssnittet mellan kisel och hafniumoxid. Dessa brister brukade ses som en nackdel för hafniumbaserade mikroprocessorer, och ingenjörer måste hitta en väg runt dem genom att införliva andra element i föreningen. Istället, MIPT -teamet utnyttjade defekterna, som får memristors konduktivitet att försvinna med tiden, precis som naturliga minnen.

Vitalii Mikheev, tidningens första författare, delade teamets framtidsplaner:"Vi kommer att undersöka samspelet mellan de olika mekanismerna som byter motstånd i vår memristor. Det visar sig att den ferroelektriska effekten kanske inte är den enda som är inblandad. För att ytterligare förbättra enheterna, vi kommer att behöva skilja mellan mekanismerna och lära oss att kombinera dem. "

Enligt fysikerna, de kommer att fortsätta med den grundläggande forskningen om hafniumoxids egenskaper för att göra icke -flyktiga random access -minnesceller mer tillförlitliga. Teamet undersöker också möjligheten att överföra sina enheter till ett flexibelt underlag, för användning i flexibel elektronik.

Förra året, forskarna erbjöd en detaljerad beskrivning av hur applicering av ett elektriskt fält på hafniumoxidfilmer påverkar deras polarisering. Det är just denna process som möjliggör minskning av ferroelektrisk memristorresistens, som efterliknar synapsförstärkning i en biologisk hjärna. Teamet arbetar också med neuromorfa datorsystem med en digital arkitektur.