RSS-ленты
РусскийEnglish
Выпуск 11, 2025
Том год страница
Выпуски Авторы PACS Подписчикам Для авторов

Cтатьи, принятые к публикации
Обзоры актуальных проблем


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

 а,  а, б,  а,  а, б, в,  б,  а, б,  а,  а, б, в,  а, б, в
а Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Физический факультет, Ленинские горы 1 стр. 2, Москва, 119991, Российская Федерация
б Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», пл. акад. Курчатова 1, Москва, 123182, Российская Федерация
в Московский 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 еще 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.

Ключевые слова: мемристоры, механизмы переключения, типы мемристоров, оптимизация характеристик
DOI: 10.3367/UFNr.2025.09.040037
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, принята к публикации

Поступила: 14 июля 2025, доработана: 19 сентября 2025, 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., accepted; DOI: 10.3367/UFNe.2025.09.040037

Похожие статьи (6) ↓

  1. Л.А. Головань, В.Ю. Тимошенко, П.К. Кашкаров «Оптические свойства нанокомпозитов на основе пористых систем» УФН 177 619–638 (2007)
  2. В.С. Вавилов «Миграция атомов в полупроводниках и изменения числа и структуры дефектов, инициируемые возбуждением электронной подсистемы» УФН 167 407–412 (1997)
  3. В.Б. Молодкин, А.П. Шпак и др. «Многопараметрическая кристаллография на основе многообразности картины многократного рассеяния брэгговских и диффузных волн (метод стоячих диффузных волн)» УФН 181 681–712 (2011)
  4. М.А. Кривоглаз «Флуктуонные состояния электронов» УФН 111 617–654 (1973)
  5. Л.Н. Булаевский «Структурные переходы с образованием волны зарядовой плотности в слоистых соединениях» УФН 120 259–271 (1976)
  6. А.И. Мусорин, А.С. Шорохов и др. «Подходы фотоники для реализации нейроморфных вычислений» УФН 193 1284–1297 (2023)

Список формируется автоматически.
© Успехи физических наук, 1918–2025
Электронная почта: ufn@ufn.ru Телефоны и адреса редакции О журнале Пользовательское соглашение