Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

Прорыв в энергонезависимой памяти и искусственных нейронных сетях

В одном из выпусков журнала ACS Advanced Electronic Materials были опубликованы результаты исследования, проведённого учёными Лондонского университета королевы Марии и компании Paragraf Limited. В статье сказано об успехах в разработке мемристоров на основе графена. Это достижение является важным шагом в направлении масштабируемого производства мемристоров на основе графена, необходимых для энергонезависимой памяти и искусственных нейронных сетей. Мемристоры имитируют синаптические функции человеческого мозга и считаются перспективными устройствами в области вычислительной техники. Не так давно представить маштабирование и внедрение графена в электронику было сложно. Но интеграция материала с самой высокой подвижностью электронов среди известных веществ, может существенно улучшить характеристики различных устройств и комплектующих. Графеновые электроды обеспечивают ряд преимуществ для мемристорной технологии, включая повышенную выносливость и возможность создания новых приложений, так

В одном из выпусков журнала ACS Advanced Electronic Materials были опубликованы результаты исследования, проведённого учёными Лондонского университета королевы Марии и компании Paragraf Limited. В статье сказано об успехах в разработке мемристоров на основе графена.

Это достижение является важным шагом в направлении масштабируемого производства мемристоров на основе графена, необходимых для энергонезависимой памяти и искусственных нейронных сетей. Мемристоры имитируют синаптические функции человеческого мозга и считаются перспективными устройствами в области вычислительной техники.

Не так давно представить маштабирование и внедрение графена в электронику было сложно. Но интеграция материала с самой высокой подвижностью электронов среди известных веществ, может существенно улучшить характеристики различных устройств и комплектующих.

Графеновые электроды обеспечивают ряд преимуществ для мемристорной технологии, включая повышенную выносливость и возможность создания новых приложений, таких как светочувствительные синапсы и оптически настраиваемая память.

Деградация мемристоров — основная проблема в разработке, которуб графен может предоствратить. Благодаря своей прозрачности, он пропускает 98% света, что добавляет возможночти для вычислительных приложений, особенно если это касается искуственного интеллекта и оптоэлектроники.

Разработанный масштабируемый подход уже применяется в коммерческих устройствах, таких как датчики Холла на основе графена и полевые транзисторы GFET. Возможность использования графена для создания вычислительных устройств нового поколения, сочетающих логику и хранение данных, открывает перспективы для решения проблемы энергопотребления при обучении больших языковых моделей в искусственном интеллекте.