Автор: 
Разработка позволит повысить эффективность проектирования устройств на основе мемристоров – элементов энергонезависимой резистивной памяти для компьютеров будущего. Результаты исследования опубликованы в научном журнале с открытым доступом Micromachines.
Сегодня широко распространённая и недорогая кремниевая вычислительная техника подходит к пределам своих возможностей по компактности, быстродействию и надёжности. Поэтому научные группы по всему миру ведут поиски новых более эффективных материалов и принципов работы компьютеров.
Одним из перспективных направлений такого поиска является разработка мемристоров – наноразмерных электрических элементов, которые способны изменять значение своего сопротивления под действием напряжения и «запоминать» это состояние на длительное время. При этом для «хранения» заданного уровня сопротивления (резистивного состояния) таким устройствам не требуется потребление энергии, что позволит создавать миниатюрные и энергонезависимые элементы, выполняющие функции как обработки, так и хранения информации.
«Разработанная схемотехническая модель описывает функционирование и характеристики плёночных структур на основе материалов, перспективных для создания мемристоров, с учётом вариабельности их основных параметров с целью повышения точности результатов моделирования и эффективности проектирования устройств, использующих мемристоры в качестве элементной базы, прежде всего, нейроморфных вычислительных устройств, принципы функционирования которых подобны алгоритмам работы мозга», — говорит профессор кафедры микро- и наноэлектроники (МНЭ) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Евгений Адальбертович Рындин.
Материалы и структуры мемристоров были синтезированы группой учёных под руководством доцента кафедры МНЭ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Натальи Владимировны Андреевой. Данные соединения представляют собой нанослоевые композиции в виде последовательности слоёв оксидов алюминия и титана, синтезированных методом атомно-слоевого осаждения. Они обеспечивают многоуровневую перестройку резистивного состояния в широком диапазоне величин для нового поколения памяти в нейроморфных архитектурах.
В ходе экспериментов учёные измерили основные характеристики синтезированных структур и провели анализ протекающих в них физических процессов, что позволило разработать эквивалентную схему и соответствующую систему уравнений. Реализация и апробация предложенной модели была выполнена в среде MATLAB. Сейчас учёные ведут работу по интеграции модели мемристоров в библиотеки SPICE-моделей, широко используемые исследователями и разработчиками во всем мире.
