记忆家
名内存和电阻移植器是非挥发式电子存储器,1971年Leon Ong Chu
IEE交易电路理论,
失踪电路元)
其特殊属性是可编程性功能并随后保留存储性功能(模拟函数)。不同于现代电子技术中今天存在的其他记忆,记忆者稳定并记住自己的状态,即使设备失效。
几近40年后才编译第一个实用装置Stanley Williams领导的HP研究实验室于2008年发现,在金属氧化薄膜设备中变换行为状态和变换行为状态显示Leon Chua模范行为来 RStanley Williams快速讲白板设备工作方式
自那以来,田面积快速增长,并在该地区做了大量工作。高耐用量(1200亿周期)和保留量(10年或10年以上)最近已在记忆器设备中实现(
自然纳米技术,
Memistor跨栏数组6-nm半路和2-nm临界维和超密度跨栏数组,包括多层叠加,已经实现,可缩到2-10纳米
今日,大多数计算机使用随机存取存储器(RAM),该存储器以用户工作方式快速移动,但如果功率丧失则不保留非保存数据闪存驱动器,反之,存储信息时非电量但工作慢得多记忆者可提供两个世界中最优秀的记忆:快速可靠
记忆者有几个吸引计算机科学家的特征:他们需要更少的能量操作并快于现有的固态存储技术,并可以存储至少两倍于同一区域的数据记忆者几乎免辐射,辐射会干扰晶体管技术存储器还可用计算机开关像灯开关
编译记忆者
不同于电阻固定阻抗力,沉浸者拥有依赖电压阻抗力,这意味着材料电特性为密钥记忆器材料必须具有抗药性,电压可逆变换记忆者结构很简单 — — 常常只是薄膜,由两金属电极间二氧化制成
科学家能够显示,各种材料,如金属氧化物、铬化物、无变硅、碳和聚合粒复合材料,都表现出沉浸式现象。
他们甚至证明自然生物素材像
蛋白质可用于编译双极模.
研究人员还展示出能力
可逆控制记忆者学习属性通过光学方式,即光线
对记忆器设备高度兴趣还来源于这些设备仿照生物突触的内存和学习特性这一事实。i.e.电阻值取决于流经电流历史
神经变换计算
正在作出巨大的努力,在神经态计算应用中使用存储器设备,现在可以合理地想象新一代人工智能设备开发,电耗极低(非挥发性能)、性能超快和高密度集成
计算机有单独的处理和存储单元,而脑使用神经元执行两种函数这也是神经网络实现复杂计算的原因之一 与数字计算机相比耗能低得多
神经态工作的关键构件之一是人工神经系统设计由生物神经系统启发物理结构-人工神经系统设计人脑中突触远比神经元多约10,000倍,因此,如果科学家想将神经变电路缩向人脑层次,则有必要开发纳米级低功率像突触装置
记忆者类似于人脑突触 因为它显示相同的切换特征高可塑性可修改神经元间信号传递效率正因如此 研究者希望使用记忆器 编译神经形态计算电子突触 模拟人脑学习计算的某些方面
神经科学家认为突触之间的竞争和合作行为非常重要研究者已经编造隐形设备 允许他们执行
忠实模型这些合成行为固态系统.