Сегодня широко распространенная и недорогая кремниевая вычислительная техника подходит к пределам своих возможностей по компактности, быстродействию и надежности. Поэтому научные группы по всему миру ведут поиски новых более эффективных материалов и принципов работы компьютеров. Одним из перспективных направлений такого поиска является разработка мемристоров – наноразмерных электрических элементов, которые способны изменять значение своего сопротивления под действием напряжения и “запоминать” это состояние на длительное время.

При этом для «хранения» заданного уровня сопротивления (резистивного состояния) таким устройствам не требуется потребление энергии, что позволит создавать миниатюрные и энергонезависимые элементы, выполняющие функции как обработки, так и хранения информации.

“Разработанная схемотехническая модель описывает функционирование и характеристики пленочных структур на основе материалов, перспективных для создания мемристоров, с учетом вариабельности их основных параметров с целью повышения точности результатов моделирования и эффективности проектирования устройств, использующих мемристоры в качестве элементной базы, прежде всего, нейроморфных вычислительных устройств, принципы функционирования которых подобны алгоритмам работы мозга”, – рассказывает профессор кафедры микро- и наноэлектроники (МНЭ) СПбГЭТУ “ЛЭТИ” Евгений Рындин.

Материалы и структуры мемристоров были синтезированы группой ученых ЛЭТИ под руководством доцента кафедры МНЭ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Натальи Андреевой.

Данные соединения представляют собой нанослоевые композиции в виде последовательности слоев оксидов алюминия и титана, синтезированных методом атомно-слоевого осаждения. Они обеспечивают многоуровневую перестройку резистивного состояния в широком диапазоне величин для нового поколения памяти в нейроморфных архитектурах.

В ходе экспериментов ученые измерили основные характеристики синтезированных структур и провели анализ протекающих в них физических процессов, что позволило разработать эквивалентную схему и соответствующую систему уравнений. Реализация и апробация предложенной модели была выполнена в среде MATLAB. Сейчас ученые ведут работу по интеграции модели мемристоров в библиотеки SPICE-моделей, широко используемые исследователями и разработчиками во всем мире.

Результаты исследования опубликованы в научном журнале с открытым доступом Micromachines. Проект выполнен при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках государственного задания в области научной деятельности FSEE-2020–0013.