• Исследователи из Великобритании создали мемристор на основе модифицированного оксида гафния.
• Мемристор может снизить энергопотребление систем ИИ, вдохновляясь принципами работы биологических нейронов.
• Устройство способно хранить цифровую информацию и адаптироваться к условиям подобно живым нейросетям.
• Современные ИИ-системы страдают от проблемы перемещения данных между блоками памяти и процессора.
• Нейроморфные вычисления решают эту проблему, объединяя хранение и обработку в одном месте.
• Кембриджская разработка использует новый принцип, основанный на электронных затворах в тонкой пленке оксида гафния.
• Новые устройства демонстрируют токи переключения в миллион раз ниже традиционных оксидных мемристоров.
• Мемристоры выдерживают десятки тысяч циклов переключения и хранят информацию около суток.
• Высокая температура изготовления (около 700°C) является основным препятствием для коммерциализации мемристора.
• Команда работает над снижением температуры для совместимости технологии с существующими производственными процессами.

Основное препятствие для коммерциализации мемристора — высокая температура изготовления (около 700°C), превышающая стандартные промышленные пределы для полупроводников. Сейчас команда работает над снижением температуры, чтобы сделать технологию совместимой с существующими производственными процессами.