Российское образование мирового класса!

Цель Проекта 5-100 – максимизация конкурентной позиции группы ведущих российских университетов на глобальном рынке образовательных услуг и исследовательских программ.

СМИ о проекте


На нервах: в России создают «умные» элементы памяти

19 марта 2021 года
Автор: Денис Гриценко
Фото: Depositphotos
Источник: Известия

Российские ученые разрабатывают элементы компьютерной памяти, позволяющие в перспективе создать вычислительную систему, работающую по принципам человеческого мозга. Специалисты НИЦ «Курчатовский институт» создают мемристоры — уникальные ячейки памяти — из особого материала поли-п-ксилилена. Обычная ячейка памяти сохраняет только 1 бит информации. А разработанные в Курчатовском институте мемристоры запоминают до 16 различных значений (4 бит), что позволяет получить значительный выигрыш в электропотреблении.

Специалисты многих стран мира работают над созданием подобных структур с 2008 года, когда было совершено первое открытие в этой области. Обычный транзистор может находиться только в одном из двух состояний: либо во включенном («1»), либо в выключенном («0»). Мемристор работает по иным принципам и может находиться в одном из многих состояний между «0» и «1». Это свойство, называемое пластичностью, позволяет устройству сохранять большее количество информации. Мемристоры, созданные в Курчатовском институте, запоминают не менее 16 различных значений, что соответствует 4 битам информации. Обычные ячейки компьютерной памяти сохраняют только 1 бит.

Ученые из университетов Проекта 5-100 по просьбе "Известий" прокомментировали разработку коллег.

Использование мемристоров с большой степенью вероятности может привести к успеху в области создания нейроморфных компьютеров, поскольку сама идея этих устройств основана на способности одного электрического элемента быть и вычислителем, и сохранять память о своем состоянии, по сути, выступать ячейкой памяти, — сказал проректор по научной работе Дальневосточного федерального университета Александр Самардак.

По словам эксперта, дальнейшая работа в этом направлении позволит создать нейроморфные вычислительные элементы и ячейки ассоциативной памяти для компьютеров. Уменьшение мемристивных элементов и снижение их энергопотребления может привести к созданию компактных и энергоэффективных искусственных синапсов и нейронов для вычислительных машин, построенных по принципу нейронных сетей.

Использование мемристивных наноструктур на основе поли-п-ксилилена обеспечивает стабильное резистивное переключение за счет создания «проводящего моста», — сказал заведующий научно-исследовательской лабораторией физики и технологии тонких пленок Научно-исследовательского физико-технического института университета им. Н.И. Лобачевского Алексей Михайлов. — Этот эффект может быть использован в устройствах энергонезависимой компьютерной памяти, которые сохраняют информацию, используя материалы с высоким сопротивлением, за счет изменения их свойств.

Устройство может не только хранить информацию, но и выступать в качестве логического элемента, меняющего свое состояние при вычислениях, пояснил специалист. Такой принцип лежит в основе «вычислений в памяти» — новой парадигмы вычислительных систем, которая позволит создать более совершенные компьютеры, чем те, что построены на классических принципах производства машинных вычислений.

Органические мемристоры из поли-п-ксилилена, созданные учеными из НИЦ «Курчатовский институт», — перспективный класс устройств. Присущая таким материалам гибкость и конформность позволяет адаптировать их к разным типам электронных устройств, что в совокупности с низкой стоимостью производства открывает перспективы для их использования в технологиях интернета вещей, — отметила ведущий научный сотрудник НОЦ «Нанотехнологии» Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» Наталья Андреева.

Применение поли-п-ксилилена в качестве активного элемента снижает энергопотребление всей системы, считает младший научный сотрудник Института прикладной математики и телекоммуникаций РУДН Абдукадир Хакимов. Предложенный мемристор уже можно применять как дополнительную структуру к транзисторным вычислениям, что намного увеличит КПД устройства, отметил он.

Оригинал статьи: https://iz.ru/1133228/denis-gritcenko/na-nervakh-v-rossii-sozdaiut-umnye-elementy-pamiati