Новое устройство называется мемтранзистором и работает как нейрон мозга, одновременно выполняя операции с информацией и памятью. Сочетая в себе свойства мемристора и транзистора, мемтранзисторы состоят из терминалов, которые действуют наподобие нейронной сети.
Ученые выяснили, почему мозг суперэйджеров остается молодым
Кейсы
Для разработки мемтранзистора Марк Херсем и его коллеги использовали атомно тонкий дисульфид молибдена (MoS2) с хорошо определенными границами зерен, что влияет на движение тока. Как волокна в древесине, атомы образуют организованные группы, или зерна. Под воздействием большого напряжения границы зерен создают атомное движение, вызывая изменение сопротивления.
Благодаря тому, что MoS2 состоит из одного слоя атомов, на него проще воздействовать электрическим полем. Это свойство позволило ученым создать транзистор, а свойства мемристора появились из-за относительно подвижных дефектов в материале. Но, в отличие от предыдущих мемристоров, которые состояли из отдельных небольших хлопьев MoS2, мемтранзисторы Херсема сделаны из пленки поликристаллического MoS2. Это упрощает их производство. «Когда длина устройства больше размера отдельного зерна, вы гарантированно получаете границу зерна в каждом устройстве на подложке», — говорит он.
NASA возвращается к идее ядерного двигателя для космических кораблей
Технологии
После изготовления мемтранзисторов ученые добавили к ним дополнительные электрические контакты. В обычных транзисторах по три терминала, но в изобретении Херсема их семь, один из которых управляет током в остальных шести, пишет Phys.org.
«Это еще больше напоминает нейроны в мозге, — считает Херсем. — Как правило, в мозге не бывает такого, чтобы нейрон был соединен всего с одним нейроном. Один нейрон в мозге соединен со множеством других нейронов, образуя сеть. Структура нашего устройства позволяет создавать много контактов наподобие множеству синапсов у нейронов».
6 профессий будущего на основе прогнозов ВЭФ
Технологии
Специалисты Университета штата Мичиган разработали новый тип нейронной сети, который способен значительно улучшить эффективность систем искусственного интеллекта.