Интернет вещей станет реальностью с приходом «мемристоров»

Интернет вещей постепенно входит в нашу жизнь. Но все равно его не будет, пока не станут широкодоступными электронные компоненты, которые смогут совладать со взрывной лавиной данных, которые генерируют устройства IoT.

В 2020 году в мире ожидается уже около 50 000 000 000 подключенных к Интернету промышленных датчиков. Одно автономное устройство, будь то умные часы, робот-уборщик или автомобиль без водителя, может ежедневно производить гигабайты данных, в то время как только в одном крыле аэробуса может располагаться более 10 000 датчиков.

Сайани Маджумдар, научный сотрудник финского Университета Аалто, вместе со своими коллегами разработала и изготовила базовые строительные блоки будущих компонентов для так называемых «нейроморфных» компьютеров, создаваемых на основе алгоритмов человеческого мозга. Это область исследований, в которую ведущие компании сегодня вкладывают значительные средства. Тем не менее, никто еще не создал аппаратной архитектуры в нано-масштабе, которую можно было бы реализовать для промышленного производства и использования.

Маджумдар и ее команда создали новые типы «ферроэлектрических туннельные соединений» в нанометровом диапазоне. Они превосходят существующие технологии и обладают хорошими перспективами для энергоэффективных и стабильных нейроморфных вычислений. Они могут хранить данные в течение 10 и более лет без питания и производятся в обычных условиях.

Ферроэлектрические тонкие пленочные компоненты отлично подходят для нейроморфных компьютеров благодаря их способности не только переключаться между двоичными состояниями 0 и 1, но и возможности иметь большое количество промежуточных состояний. Это позволяет им не только «запомнить» (memorise) информацию, но и хранить ее в течение длительного времени при выключенном питании.

Мы переходим с транзисторов на мемристоры. Они идеально подходят для вычислений, схожих с биологическими алгоритмами мозга. «Сейчас мы стремимся интегрировать миллионы наших туннельных соединений мемристоров в сеть на площади в один квадратный сантиметр. Мемристоры смогут выполнять такие сложные задачи, как распознавание изображений и образов, и самостоятельно принимать решения», – говорит Маджумдар.