Команда ученых из университета Канзаса и Хьюстонского университета сотрудничают над разработкой атомно-настраиваемых резисторов памяти, известных как «мемисторы», сообщает psm7.com.
Фото: freepik.com
Программа FuSe2, стартовавшая в 2023 году, направлена на решение ключевых проблем в области исследований и разработок полупроводников, а ее партнерами являются такие компании, как Micron, Intel и Samsung.
Проект сосредоточен на «нейроморфных вычислениях» - подходе, имитирующем высокоскоростную, энергоэффективную обработку данных мозгом, с целью улучшения ИИ с помощью мемристоров, действующих как искусственные нейроны и синапсы.
Руководитель проекта Джуди Ву и его коллеги будут использовать подход совместного дизайна, сочетающий разработку материалов, производство и тестирование для достижения точной настройки оксидных полупроводниковых мемристоров на атомарном уровне для обеспечения функциональности в нейроморфных схемах.
Исследование будет направлено на решение древней проблемы в области материаловедения: могут ли несколько атомных слоев, составленных с атомной точностью, обеспечить функциональность и однородность на большой площади, необходимые для будущей полупроводниковой электроники. Атомные слои в 10 раз тоньше нанометра (для сравнения, лист бумаги имеет толщину около 100 000 нанометров).
"Мы создали инновационные ультратонкие мемристоры на основе сверхширокозонных полупроводников, таких как оксид галлия, с электронной структурой, настроенной на атомном уровне на основе теоретического моделирования", - сказала Ву.
Ву и его коллеги стали первыми, кто продемонстрировал память толщиной менее 2 нанометров.
«Это одно из наших главных изобретений, – говорит Ву. — Мы владеем технологией, которой нет ни у кого в мире — инновацией, позволяющей нам размещать вместе всего несколько атомных слоев».
Исследовательница и его коллеги очерчивают новую научную территорию.
«Основная цель нашей работы — разработать «настраиваемые» атомные мемристоры, которые могут действовать как нейроны и синапсы в нейроморфной схеме. Разрабатывая такую схему, мы стремимся сделать возможные нейроморфные вычисления. Это – основной фокус нашего исследования. Мы хотим имитировать то, как наш мозг думает, вычисляет, принимает решения и распознает закономерности — по сути, все, что делает мозг с высокой скоростью и высокой энергоэффективностью», — сказала Ву.
Автор Ольга Деркач
Источник psm7.com