ТАСС, 20 апреля. Российские физики и их коллеги из США просчитали, как ведут себя индивидуальные мемристоры, рукотворные аналоги нейронов, при переключении из одного состояния в другое. Благодаря этому исследователи разработали стратегию по включению этих элементов в обычные интегральные схемы. Об этом пишет пресс-служба Нижегородского государственного университета им.Лобачевского.
Современные компьютеры работают на основе простейшей дискретной логики – их элементарные ячейки памяти и вычислительные модули могут воспринимать и обрабатывать только нули и единицы. Это предоставляет практически неограниченные возможности для математических вычислений при достаточно высоком числе и тех, и других элементов.
Мозг работает принципиально иначе. В отличие от полупроводниковых вычислительных машин, наши нейроны могут и хранить информацию, и обрабатывать ее, воспринимая множество разнородных сигналов. Нервные клетки могут суммировать их, а также менять свою чувствительность к отдельным наборам подобных импульсов, по-разному реагируя на те или другие стимулы.
Физики пытаются воспроизвести подобные свойства нейронов в так называемых мемристорах – резисторах с эффектом памяти. От обычных резисторов они отличаются тем, что сопротивление мемристора зависит от того, как до этого через него проходил ток. Благодаря этому мемристор обладает "памятью" и способностью менять записанные в нем данные, что сближает его по свойствам с нервными окончаниями.
Ученые пытаются интегрировать мемристоры в традиционные логические цепи. Однако этому мешала нестабильность работы подобных устройств в рамках этих схем. Российские и американские ученые под руководством доцента Университета южной Калифорнии Юрия Першина совершила большой шаг к решению этой проблемы. Они определили хаотичную динамику поведения индивидуальных мемристоров.
Создав компьютерную модель подобного устройства, исследователи просчитали, как меняется его поведение, если менять длину его проводящий области, а также изменять то, как много заряда накапливается в определенных частях мемристора, которые состоят из оксидов металлов.
Эти расчеты показали, что многие аспекты работы мемристора и то, как меняются его свойства в зависимости от значений этих параметров, можно описать, используя математическую теорию хаоса. Применение подобных подходов в будущем поможет ученым подобрать такие свойства рукотворных аналогов нейронов, которые позволят интегрировать их в классические вычислительные приборы и прочие электронные устройства.