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  • I resistori di memoria basati sul grafene si dimostrano promettenti per l'elaborazione basata sul cervello
    I resistori di memoria basati sul grafene, noti anche come memristor basati sul grafene, hanno dimostrato un potenziale significativo nel calcolo neuromorfico, che cerca di imitare la struttura e la funzione del cervello umano. Questi dispositivi presentano proprietà uniche che li rendono adatti a emulare la plasticità sinaptica, un meccanismo fondamentale alla base dell’apprendimento e della memoria nei cervelli biologici. Ecco alcuni motivi chiave per cui i resistori di memoria basati sul grafene sono promettenti per l'elaborazione basata sul cervello:

    Plasticità sinaptica: I resistori di memoria basati su grafene possono mostrare un comportamento isteretico, il che significa che la loro conduttanza può cambiare a seconda della storia della tensione applicata. Questa proprietà consente loro di imitare il comportamento delle sinapsi biologiche, che possono rafforzarsi o indebolirsi nel tempo in base alla frequenza e ai tempi dei segnali elettrici. Questa modulazione dinamica della conduttanza è essenziale per l'archiviazione e l'elaborazione delle informazioni nelle reti neurali.

    Alta densità: Il grafene, essendo un materiale bidimensionale, può essere integrato in array densi, consentendo la creazione di reti neurali su larga scala. La sottigliezza atomica del grafene consente la fabbricazione di array di barre trasversali di resistori di memoria ad alta densità, in cui ciascuna giunzione del punto d'incrocio agisce come una sinapsi artificiale. Questo design compatto facilita l'integrazione di milioni o addirittura miliardi di sinapsi in una piccola area, imitando la densa connettività del cervello umano.

    Basso consumo energetico: I resistori di memoria basati su grafene possono funzionare a livelli di potenza estremamente bassi. La dimensionalità intrinsecamente bassa e l’elevata mobilità dei portatori del grafene consentono un’efficiente commutazione degli stati di conduttanza con una dissipazione di energia minima. Questo funzionamento a basso consumo è fondamentale per l’informatica ispirata al cervello, dove l’efficienza energetica è un requisito fondamentale per imitare le capacità di elaborazione delle informazioni ad alta efficienza energetica del cervello umano.

    Scalabilità: La natura scalabile della sintesi del grafene e della fabbricazione dei dispositivi rende i resistori di memoria basati sul grafene adatti alla produzione su larga scala. Il grafene può essere coltivato su vaste aree utilizzando la deposizione chimica in fase vapore (CVD) o altre tecniche scalabili. Questa scalabilità è vitale per realizzare pratici sistemi informatici neuromorfici che richiedono un numero enorme di connessioni sinaptiche.

    Integrazione con CMOS: I resistori di memoria basati su grafene possono essere perfettamente integrati con la tecnologia CMOS (semiconduttore a ossido di metallo complementare) convenzionale, che costituisce il fondamento dell'elettronica moderna. Questa integrazione consente la combinazione di funzioni computazionali e di memoria sullo stesso chip, imitando la co-localizzazione dell’elaborazione e della memoria nel cervello. La compatibilità con CMOS apre la possibilità di sistemi neuromorfici ibridi che sfruttano i punti di forza delle tecnologie dei dispositivi convenzionali ed emergenti.

    Progresso della ricerca: I resistori di memoria basati sul grafene sono stati ampiamente studiati e sviluppati negli ultimi dieci anni, con progressi significativi nell'ingegneria dei materiali e nella progettazione dei dispositivi. Questa attiva comunità di ricerca spinge continuamente i confini delle prestazioni e dell’affidabilità, rendendo i memristor basati sul grafene sempre più utilizzabili per applicazioni pratiche di calcolo neuromorfico.

    In sintesi, i resistori di memoria basati su grafene sono molto promettenti per l’elaborazione basata sul cervello grazie alla loro plasticità sinaptica, alta densità, basso consumo energetico, scalabilità, compatibilità CMOS e progressi della ricerca in corso. Queste proprietà rendono i memristor a base di grafene candidati promettenti per emulare il comportamento complesso del cervello umano e consentire scoperte nel campo del calcolo neuromorfico e dell’intelligenza artificiale.

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