Ранее мемристор имел возможность хранить данные всего лишь на несколько секунд
1 октября 2026, 23:10Наука и космосDexter0
Исследователи МФТИ создали новую модель мемристора — электронного устройства с памятью, которое рассматривается как один из ключевых элементов будущих нейроморфных процессоров. Этот новый компонент способен имитировать работу биологических синапсов и значительно дольше сохранять записанную информацию.
Мемристоры — это элементы, сопротивление которых изменяется в зависимости от предыдущих электрических воздействий. Благодаря этому они могут одновременно осуществлять вычисления и хранить данные, что делает их многообещающими для архитектур, работающих по принципам человеческого мозга.
Тем не менее, у таких устройств существует серьезная проблема: необходимо находить баланс между скоростью обучения и длительностью хранения информации. Ранее разработанные МФТИ мемристоры могли воспроизводить поведение синапсов, но сохраненное состояние удерживалось всего несколько секунд.
Ученые связали это ограничение с дефектами на границе мемристора с полупроводником. Возникающие там электрические поля заставляли материал возвращаться к исходному состоянию, в результате чего устройство фактически «забывало» записанную информацию.
В новой модели исследователи заменили металлические электроды на полупроводниковые и подобрали оптимальную толщину пленки на основе гафния и циркония. В результате мемристор был переведен в два условных режима — «ученика» и «архиватора». В первом режиме он быстро изменяет свое состояние, имитируя обучение синапса, а во втором способен длительно сохранять полученную информацию.
Продолжительность хранения данных была увеличена с нескольких секунд до почти 12 суток. В то же время ресурс устройства по количеству циклов перезаписи возрос примерно в 20 раз.
Разработчики уверены, что такие мемристоры могут стать основой более эффективных нейроморфных процессоров для искусственного интеллекта. В подобных системах хранение данных и вычисления происходят непосредственно в одних и тех же элементах, что потенциально позволяет уменьшить энергопотребление и ускорить обработку информации.
В будущем такая архитектура может сделать вычислительные системы ближе к некоторым принципам работы человеческого мозга, в котором обработка и хранение информации происходят внутри единой нейронной сети.
Источники:ТАССНаука и космос0РоссияНаука21 минуту назад
Источник