Мемристоры для нейроморфных вычислительных систем: основные параметры и способы их оптимизации

А.С. Ильин^†^а, А.Н. Мацукатова^‡^а, б, М.Н. Мартышов^§^а, А.В. Емельянов^*^а, б, в, В.В. Рыльков^#^б, В.А. Демин^°^а, б, П.А. Форш^&^а, П.К. Кашкаров^а, б, в, М.В. Ковальчук^а, б, в
^аМосковский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Физический факультет, Ленинские горы 1 стр. 2, Москва, 119991, Российская Федерация
^бНациональный исследовательский центр «Курчатовский институт», пл. акад. Курчатова 1, Москва, 123182, Российская Федерация
^вМосковский физико-технический институт (Национальный исследовательский университет), Институтский пер. 9, Долгопрудный, Московская обл., 141701, Российская Федерация

В последние годы в научном сообществе сохраняется высокий интерес к нейроморфным вычислительным системам на основе мемристивных устройств, благодаря их уникальным преимуществам. В то же время, несмотря на наличие большого многообразия мемристоров, пока ещё не создано устройство с оптимальными характеристиками для использования в нейроморфных вычислениях. В статье представлены сведения об основных видах и параметрах мемристивных устройств. Рассмотрены мемристоры, переключающиеся по механизмам изменения валентности, электрохимической металлизации, фазового перехода, сегнетоэлектрического туннельного и спин-туннельного эффектов. Проанализированы основные характеристики, достоинства и недостатки каждого вида мемристоров. Представлены основные пути совершенствования характеристик мемристоров, связанные с оптимизацией состава и структуры мемристивных устройств, схемотехническими и алгоритмическими решениями.

Текст pdf (825 Кб)

Скачивая файл я соглашаюсь с условиями использования.

Ключевые слова: мемристоры, механизмы переключения, типы мемристоров, оптимизация характеристик
PACS: 07.05.Mh, 87.18.Sn, 87.19.L− (все)
DOI: 10.3367/UFNr.2025.09.040037
URL: https://ufn.ru/ru/articles/2026/4/b/
Цитата: Ильин А С, Мацукатова А Н, Мартышов М Н, Емельянов А В, Рыльков В В, Демин В А, Форш П А, Кашкаров П К, Ковальчук М В "Мемристоры для нейроморфных вычислительных систем: основные параметры и способы их оптимизации" УФН 196 369–382 (2026)

BibTexBibNote ® (generic)BibNote ® (RIS)

MedlineRefWorks

Русский

English

PT Journal Article
TI Memristors for neuromorphic computing systems: basic parameters and methods of their optimization
AU Ilin A S
FAU Ilin AS
AU Matsukatova A N
FAU Matsukatova AN
AU Martyshov M N
FAU Martyshov MN
AU Emelyanov A V
FAU Emelyanov AV
AU Rylkov V V
FAU Rylkov VV
AU Demin V A
FAU Demin VA
AU Forsh P A
FAU Forsh PA
AU Kashkarov P K
FAU Kashkarov PK
AU Kovalchuk M V
FAU Kovalchuk MV
DP 10 Apr, 2026
TA Usp. Fiz. Nauk
VI 196
IP 4
PG 369-382
RX 10.3367/UFNr.2025.09.040037
URL https://ufn.ru/ru/articles/2026/4/b/
SO Usp. Fiz. Nauk 2026 Apr 10;196(4):369-382

Поступила: 14 июля 2025, доработана: 19 сентября 2025, одобрена в печать: 21 сентября 2025

English citation: Ilin A S, Matsukatova A N, Martyshov M N, Emelyanov A V, Rylkov V V, Demin V A, Forsh P A, Kashkarov P K, Kovalchuk M V “Memristors for neuromorphic computing systems: basic parameters and methods of their optimization” Phys. Usp. 69 (4) (2026); DOI: 10.3367/UFNe.2025.09.040037