科学家研制具有学习能力忆阻器
一个能学习的纳米元件：比勒菲尔德大学研制的忆阻器被内置于比人头发薄600倍的芯片中 北京时间3月5日消息，据国外媒体报道，长久以来，科学家一直梦想着造出像大脑一样的电脑。大脑比电脑更加节能，而且还会自主学习，不需要任何编程。来自比勒菲尔德大学物理学系的高级讲师安迪·托马斯博士正在做这方面的努力，他的研究材料是忆阻器(memristor)，一种能够模仿神经功能的微电子元件。托马斯及其同事在一年之前就制作出了一种具有学习能力的忆阻器。现在，安迪·托马斯利用这种忆阻器作为人工大脑的关键部件，他的研究结果将于近期发表在《物理学学报D辑：应用物理学》杂志上。 忆阻器由极薄的纳米薄膜制成，可用于连接电子回路。多年来，忆阻器一直被视为神经突触的电子版。突触是神经元之间联系的桥梁，神经元活动越多，这种突触联系也就越多。通常，一个神经元与其他神经元通过数千个突触进行联系。忆阻器可以接收来自电子回路的脉冲，并且在关掉电源后，仍能“记忆......阅读全文
能存储并处理数据的蜂蜜忆阻器问世
美国华盛顿州立大学工程师在《物理学杂志D》上发表论文称，他们利用蜂蜜研制出了一款忆阻器。这是一种类似于晶体管的组件，不仅可处理数据，还可存储数据。未来，他们或许能将数以百万计或数十亿计的蜂蜜忆阻器整合在一起，创建出一款功能与人脑非常相似的神经形态计算机系统。 研究人员解释说，传统计算机系统基于冯
物理所忆阻器的可调电致发光取得进展
忆阻器(Memristor)是电路里继电阻、电容和电感之外的第四种基本元器件。由于其在非易失性存储、人工神经网络、混沌电路、逻辑运算及信号处理等领域的应用潜力，成为2008年后电子学器件领域内的一个重要研究对象。电致发光(Electroluminescence)通常指半导体材料中电流或电场诱导的
物理所基于忆耦器实现非易失性多态存储
随着摩尔定律的失效，基于半导体集成电路的信息技术已逐步逼近物理极限，后摩尔时代的信息技术亟待全新的范式和原理。现代计算机自问世以来一直采用冯·诺依曼结构，即运算器与存储器分离，这种结构使得运算器与存储器之间的数据传输成为影响系统性能的瓶颈（称为冯·诺依曼瓶颈），大大限制了计算机性能的提高；同时，
类脑忆阻器基人工智能应用获进展
随着人工智能的发展，忆阻器因其“存算一体”的特性被越来越多的研究者探索，铁电忆阻器因其优异的极化可控、多值存储和在神经计算领域的应用潜力而受到人们的特别关注。其中，由于铁电材料的技术需求和无铅无毒的环境要求，钛酸钡（BaTiO3)成为了铁电钙钛矿氧化物铅基材料的最佳替代品之一。然而，目前大多数铁电材
研究实现第四种基本电路元件与非易失信息存储器
电阻、电容和电感是人们熟知的三种基本电路元件，分别由四个基本电路变量（电压v、电流i、电荷q、磁通φ）两两之间的线性关系来定义。1971年，美国加州大学Leon Chua提出，基于对称性考虑应该存在第四种基本电路元件，由电荷和磁通之间的关系来定义。由于当时没有找到符合这种定义的真实器件，Leon
高性能接口型忆阻器问世
美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的科学家试图复制人脑无与伦比的计算能力，他们制造出了一种新的接口型忆阻设备。研究结果表明，该设备具有良好的可编程性和可靠性，可用作下一代神经形态计算的人造突触。相关论文发表于最新一期《先进智能系统》杂志。 研究示意图图片来源：物理学家组织网研究团队指出，与冯·诺依曼架构的
阻变存储器是什么？
伴随着科学的发展和技术的进步，新的存储器不断被提出并被应用于现今社会，在今天，电阻存储器的研究已经非常普遍，因为电阻存储器[36-39]具有其本身非常大的优点，具体地说，首先它具有非常大的存储密度，因为电阻存储器采用的是纳米技术工艺，也就是说在几十纳米的数量级范围内对器件进行设计和构造，所以它具
阻变存储器是什么？
伴随着科学的发展和技术的进步，新的存储器不断被提出并被应用于现今社会，在今天，电阻存储器的研究已经非常普遍，因为电阻存储器[36-39]具有其本身非常大的优点，具体地说，首先它具有非常大的存储密度，因为电阻存储器采用的是纳米技术工艺，也就是说在几十纳米的数量级范围内对器件进行设计和构造，所以它具有非
物理所等在阻变存储器研究中取得进展
阻变存储器是利用薄膜材料在电激励条件下薄膜电阻在不同电阻状态（高阻态和低阻态）之间的互相转换来实现数据存储的，具有单元尺寸小、读写速度快、功耗低、制备工艺和器件结构简单等优点。理解高低组态相互转化的微观机制对于设计和优化阻变存储器是至关重要的。目前，对于导电桥类型的阻变存储器的阻态翻转机理，如导
离子选择性忆阻器研究获进展
忆阻器是具有记忆功能的非线性电阻器。忆阻器作为仿神经器件，在类脑计算和脑机接口等领域颇有潜力。近年来，中国科学院化学研究所于萍课题组致力于流体忆阻器研究，在器件构筑、传输原理与应用方面展开了系统研究。前期，该团队设计并构筑了聚电解质限域流体体系，发现了该体系中的忆阻行为，实现了突触可塑性的化学调控行
离子选择性忆阻器研究获进展
忆阻器是具有记忆功能的非线性电阻器。忆阻器作为仿神经器件，在类脑计算和脑机接口等领域颇有潜力。近年来，中国科学院化学研究所于萍课题组致力于流体忆阻器研究，在器件构筑、传输原理与应用方面展开了系统研究。前期，该团队设计并构筑了聚电解质限域流体体系，发现了该体系中的忆阻行为，实现了突触可塑性的化学调
全新忆阻器超越现有机器学习系统
在当今“大数据”时代，现有计算机硬件架构已面临速度和高能耗的瓶颈。科技日报记者日前采访美国密西根大学电子工程与计算机系卢伟教授获悉，他带领同事研发出一种全新忆阻器（Memristor）阵列芯片，其处理图片和视频等复杂数据的速度和能效，超越了现有最先进机器学习系统。相关论文发表在最近一期《自然·纳
科学家研制具有学习能力忆阻器
一个能学习的纳米元件：比勒菲尔德大学研制的忆阻器被内置于比人头发薄600倍的芯片中 北京时间3月5日消息，据国外媒体报道，长久以来，科学家一直梦想着造出像大脑一样的电脑。大脑比电脑更加节能，而且还会自主学习，不需要任何编程。来自比勒菲尔德大学物理学系的高级讲师安迪·托马斯博士正在做这方面
物理所在类神经突触晶体管和忆阻器研究中取得进展
计算机作为人类科技发展的代表，在人们的日常生活中起着不可替代的作用。随着人类社会信息量的高速增长，计算机在运算速度提高的同时，对能源的消耗也在迅速增加。例如，我国的“天河二号”超级计算机（连续三次夺得世界超级计算机冠军），正常工作的功率高达20兆瓦，年耗电量约2亿度。相比之下，人脑是自然界中非常
新型有机忆阻器显著提高神经形态计算效率
华东理工大学化学与分子工程学院教授陈彧团队联合上海市智能感知与检测技术重点实验室，开发了一种新型共价有机框架（COF），显著降低了有机忆阻器的运行功耗，并提高了神经形态计算效率。相关研究在线发表于《德国应用化学》。为减少阵列中的器件数量、缩短数据写入时间、提高运行速度和效率，科学家正在努力将有机忆阻
新型有机忆阻器显著提高神经形态计算效率
华东理工大学化学与分子工程学院教授陈彧团队联合上海市智能感知与检测技术重点实验室，开发了一种新型共价有机框架（COF），显著降低了有机忆阻器的运行功耗，并提高了神经形态计算效率。相关研究在线发表于《德国应用化学》。为减少阵列中的器件数量、缩短数据写入时间、提高运行速度和效率，科学家正在努力将有机忆阻
新研究厘清忆阻器工作时的内部变化
据美国计算机世界网站5月16日报道，惠普公司的科学家在忆阻器的研发上取得新突破，他们弄清楚了忆阻器在电操作期间，其内部的化学性质和结构变化，借此可以改进现有忆阻器的性能。相关研究发表在16日出版的《纳米技术》杂志上。 忆阻器是一种有天然记忆功能的非线性电阻，通过控制电流的变
多孔有机聚合物膜应用于忆阻器研究中取得进展
多孔有机聚合物薄膜具有本征多孔性和可调节的孔隙环境，适合于电子器件的应用。然而，由于缺乏鲁棒性、可加工性和制备的可控性，基于多孔有机聚合物薄膜的电子器件的构建仍存在挑战。咔唑是一种具有较低氧化电位的高电活性单元，可通过电化学策略制备多孔有机聚合物薄膜，这为制备基于多孔有机聚合物薄膜的电子器件提供
美科学家开发出宽度5纳米忆阻器
上世纪60年代，英特尔公司创始人之一戈登·摩尔提出了著名的摩尔定律：集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。然而，芯片的进一步小型化遇到越来越多的技术局限。在传统硅芯片技术上所能取得的进步受到物理法则和资金的限制也越来越严重，有人以为看到了集成电
微电子所忆阻器基感知计算研究获进展
生物体中，感受神经系统是本体与外界环境交互的基本信息感知系统。生物体对生存环境的信息甄别与过滤，主要基于感受神经系统的习惯化功能。当前，人类社会正由信息化向智能化演进。智能化社会需要高效智能的信息感知系统对感知到的巨量信息进行有效甄别、处理和决策，并对重复无意义的信息进行有效过滤。因此，基于生物
具有实时跟踪功能的忆阻视觉传感器架构（三）
III. 工作原理 在讨论传感器架构之前，需要描述一下像素级自适应背景提取算法。我们考虑成像传感器的一个像素给一个特定场景点编码的情况。该像素以帧速率fps采集光强，并将其转换成电压VS(nT)，其中T = 1/fps是像素传感器采样时间，整数n 表示帧个数。在传感器工作过程中
具有实时跟踪功能的忆阻视觉传感器架构（四）
因此，当Vmax试图快速触达VS过程中，Vmin也在做同样的事情，只不过速度较慢。这里，灰色区域快速变大。在若干个帧后，两个阈压限制VS，吸收全部信号变化，这样不会再产生任何热像素。从此，灰色区域恢复窄状和最大像素敏感度。 图6：利用内部三个忆阻器执行动态背景提取的像素示意图 IV.
具有实时跟踪功能的忆阻视觉传感器架构（一）
本文介绍一个依靠忆阻器执行像素级自适应背景提取算法的成像传感器架构。内置光频转换器(L2F)的像素是图像处理的核心组件，其输出的与光强成正比的数字脉冲被施加到忆阻器后，忆阻器电阻将会发生相应变化。另外两个忆阻器用于保存动态边界，边界外的光生信号行为被认为是异常，即意外快速变化。与全CMO
具有实时跟踪功能的忆阻视觉传感器架构（二）
利用参考文献取得与上面等式相关的参数，使用Verilog-A语言开发一个忆阻器行为模型，通过电路仿真，使用下列参数验证该模型：RON = 200Ω, ROFF =200KΩ, u2= 10-10cm2S-1V-1, D = 10nm。只要系统在M? (RON , ROFF )边界
具有实时跟踪功能的忆阻视觉传感器架构（五）
A. 曝光时间 在曝光时间(Ti)内, L2F转换器生成一串振幅I1、脉宽△T且频率与光强成正比的电流脉冲，送入MS，如图7所示。下面的等式通过状态变量w(t)描述了MS的状态： 其中，RON是低电阻，D是忆阻器长度，uv是 掺杂迁移率，n是L2F在曝光时间内生成的脉冲数量，在施加n个脉冲后，
具有实时跟踪功能的忆阻视觉传感器架构（六）
A. 直接从热像素状态转到冷像素状态 像素状态S2和S3通常直接转到正常像素条件。从图10b不难看出，在S2状态中，Mmax和Mmin尝试以不同的时间常量接近Ms，在这个过程中，Mmax升高速度比快Mmin很多，直到像素恢复到正常工作条件为止。如图10c所示，当像素在S3状态时出现反转
清华团队研发全新忆阻器存算一体芯片
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/10/509995.shtm近日，清华大学集成电路学院教授吴华强、副教授高滨课题组基于存算一体计算范式，创造性提出适配忆阻器存算一体实现高效片上学习的新型通用算法和架构（STELLAR），有效实现大规模模拟型忆
忆阻器模拟神经细胞让计算机更像人
最近，美国加州大学圣巴巴拉分校研究人员演示了一种包含100个人工突触的简单人工神经元线路，第一次证明了这种线路能执行简单的人类视觉功能——给图像分类，这标志着人工智能的一项重大进步。 人脑比电脑具优势 尽管人脑有着潜在缺陷，计算中会犯各种错误，但却保持着一种强大而有效的计算模式，它能在不到1
《纳米快报》：美科学家开发出宽度5纳米忆阻器
上世纪60年代，英特尔公司创始人之一戈登·摩尔提出了著名的摩尔定律：集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。然而，芯片的进一步小型化遇到越来越多的技术局限。在传统硅芯片技术上所能取得的进步受到物理法则和资金的限制也越来越严重，有人以为看到了集成电路技
我国科学家在阻变存储器集成应用研究获进展
中国科学院微电子研究所刘明团队在1Mb 28nm嵌入式阻变存储器测试芯片以及8层堆叠的高密度三维阻变存储器阵列研究方面取得新进展。（a）28nm RRAM 1Mb芯片版图；（b）28nm RRAM单元TEM界面图8层堆叠RRAM截面图 以RRAM和MRAM为代表的新型存储器被认为是28nm及后