Разработка позволит повысить эффективность проектирования устройств на основе мемристоров – элементов энергонезависимой резистивной памяти для компьютеров будущего.
01.06.2022
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».
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.
Разработка соответствует научно-исследовательской политике университета в рамках программы развития Приоритет 2030.
