Memristor

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Memristor
Tipo Pasivo
Principio de funcionamiento Memristance
Inventado Leon Chua (1971)
Primera producción HP Labs (2008)
Símbolo electrónico
Memristor-Symbol.svg

El memristor (/ˈmɛmrɨstər/; un baúl de viaje de "resistencia" de la memoria) fue prevista originalmente en 1971 por teórico de circuito Leon Chua como falta un no-lineal pasivo dos-terminal componente eléctrico relacionada con la vinculación eléctrica carga y flujo magnético.[1] Según de las que gobierna las relaciones matemáticas, el memristor resistencia eléctrica No es constante, pero depende de la historia de la corriente que previamente había atravesado el dispositivo, es decir, su resistencia presente depende de cuánta carga eléctrica ha fluido en dirección a través de él en el pasado. El dispositivo recuerda su historia, es decir, cuando se desconecta la alimentación eléctrica, el memristor recuerda su más reciente resistencia hasta que se enciende otra vez.[2][3]

Leon Chua más recientemente ha argumentado que la definición podría ser generalizada para cubrir todas las formas de los dispositivos de memoria no volátil de dos terminales basados en la resistencia a los efectos de conmutación[4] Aunque algunas pruebas experimentales contradice esta afirmación, desde un no-pasivo nanobattery el efecto es observable en la memoria de conmutación de resistencia.[5] Chua también argumentó que el memristor es el elemento de circuito conocido más antiguo, con sus efectos anteriores a la resistor, condensador y inductor.[6]

En 2008, un equipo de HP Labs afirmaron haber encontrado memristor falta de Chua basado en un análisis de un película fina de dióxido de titanio;[7] el resultado de HP fue publicado en Naturaleza.[2] El memristor está actualmente en desarrollo por varios equipos, incluyendo Hewlett-Packard, SK Hynix y HRL Laboratories.

Estos dispositivos están diseñados para aplicaciones en nanoelectrónica recuerdos, lógica de la computadora y Neuromórficos/neuromemristive arquitecturas de computadores.[8] En octubre de 2011, el equipo anunció la disponibilidad comercial de tecnología memristor dentro de 18 meses, como un reemplazo para Flash, SSD, DRAM y SRAM.[9] Disponibilidad comercial era más recientemente estimada como 2018.[10] En marzo de 2012, un equipo de investigadores de HRL Laboratories y el Universidad de Michigan anunció la primera matriz memristor funcionamiento construida sobre un CMOS chip.[11]

Matriz de 17 creada ex profeso oxígeno-agotado dióxido de titanio construido en memristores HP Labs, reflejada por un microscopio de fuerza atómica. Los cables son alrededor de 50 nm, o 150 átomos, ancho. [12] Corriente eléctrica a través de los memristores cambia las vacantes de oxígeno, provocando un cambio gradual y persistente en resistencia eléctrica. [13]

Contenido

  • 1 Fondo
  • 2 Memristor definición y crítica
  • 3 Pruebas experimentales para memristores
  • 4 Teoría
    • 4.1 Operación como un interruptor
    • 4.2 Sistemas de Memristive
    • 4.3 Histéresis pellizcado
    • 4.4 Sistemas de memristive extendida
    • 4.5 Modelos no-ideal memristor
  • 5 Implementaciones
    • 5.1 Memristor dióxido de titanio
    • 5.2 Memristor polimérico
    • 5.3 Memristor capa
    • 5.4 Memristor ferroeléctrico
    • 5.5 Sistemas de memristive de giro
      • 5.5.1 Memristor spintrónicos
      • 5.5.2 Magnetorresistencia par Spin-transferencia
      • 5.5.3 Sistema de giro memristive
  • 6 Aplicaciones
  • 7 Memcapacitors y meminductors
  • 8 Memfractance y memfractor, 2 º y 3er orden memristor, memcapacitor y meminductor
  • 9 Línea de tiempo
    • 9.1 1808
    • 9.2 1960
    • 9.3 1968
    • 9.4 1971
    • 9.5 1976
    • 9.6 2005
    • 9.7 2007
    • 9.8 2008
    • 9.9 2009
    • 9.10 2010
    • 9.11 2011
    • 9.12 2012
    • 9.13 2013
    • 9.14 2014
  • 10 Véase también
  • 11 Referencias
  • 12 Lectura adicional
  • 13 Enlaces externos

Fondo

Simetrías conceptuales del resistor, capacitor, inductor y memristor.

En su papel de 1971, Chua extrapolar una simetría conceptual entre el resistor no lineal (voltaje vs corriente), condensador no lineal (voltaje vs carga) y el inductor no lineal (acoplamiento de flujo magnético contra corriente). Luego infiere la posibilidad de un memristor como otro elemento fundamental circuito no lineal une flujo magnético y carga. En contraste con un resistor lineal (o no lineal) el memristor tiene una relación dinámica entre corriente y voltaje incluyendo una memoria del pasado tensiones o corrientes. Otros científicos habían propuesto resistencias de memoria dinámica tales como la memistor Bernard Widrow, pero Chua intentaron introducir generalidad matemática.

Memristor resistencia depende de la integral de la entrada aplicada a los terminales (en lugar del valor instantáneo de la entrada como en un varistor).[2] Puesto que el elemento "recuerda" la cantidad de actual eso último pasaron, fueron etiquetada por Chua con el nombre "memristor". Otra forma de describir un memristor es como cualquier elemento de circuito pasivo de dos terminales que mantiene un relación funcional entre el integral de tiempo de actual (llamado carga) y el tiempo integral de voltaje (a menudo llamado el flujo, como se relaciona con flujo magnético). La pendiente de esta función se llama el memristance M y es similar a la resistencia variable.

La definición de memristor se basa únicamente en las variables fundamentales del circuito de corriente y voltaje y sus tiempo-integrales, como el resistor, condensador y inductor. A diferencia de esos tres elementos, sin embargo, que están permitidos en tiempo-invariante linear o Teoría del sistema LTI, memristores de interés tienen una función dinámica con memoria y puede ser descritos como una función de carga neta. No existe tal cosa como un memristor estándar. En cambio, cada dispositivo implementa una determinada función, en donde la integral de voltaje determina la integral de la corriente y viceversa. Un memristor tiempo-invariante linear, con un valor constante para M, es simplemente un resistor convencional.[1] Como otros componentes de dos terminales, dispositivos reales nunca son puramente memristores ("memristor ideal"), pero también exhiben cierta cantidad de capacitancia, resistencia e inductancia.

Memristor definición y crítica

Según la definición original de 1971, el memristor fue el cuarto elemento fundamental del circuito, formando una relación no lineal entre carga eléctrica y acoplamiento de flujo magnético. En 2011 Chua abogó por una definición más amplia que incluye todos los dispositivos de memoria no volátil 2-terminal basados en la resistencia de la conmutación.[4] Williams sostuvo que MRAM, memoria de cambio de fase y RRAM eran memristor technologies.[14] Algunos investigadores argumentaron que las estructuras biológicas tales como sangre[15] y la piel[16] ajustar la definición. Otros argumentaron que el dispositivo de memoria bajo desarrollo de HP Labs y otras formas de RRAM No eran memristores sino parte de una clase más amplia de sistemas de resistencia variable[17] y que una definición más amplia del memristor es una tierra científicamente injustificable favorecieron las patentes memristor de HP.[18]

Meuffels y Schroeder señalaron que uno de los primeros periódicos memristor incluido una suposición errónea con respecto a la conducción iónica.[19] Meuffels y Schroeder también señalaron que las ecuaciones de estado dinámico definido para el ideal memristor permiten violar Principio de Landauer de la cantidad mínima de energía necesaria para cambiar Estados de "información" en un sistema. Este hecho es simplemente otra de las consecuencias de no tener barreras de energía entre los Estados en el modelo de negocio memristor memoria diferente. Esta última crítica fue respaldada por Di Ventra y Pershin.[20] Memristores cuya resistencia (memoria) Estados dependen únicamente de la corriente o voltaje historia sería incapaz de proteger su memoria Estados contra las inevitables fluctuaciones y así permanentemente sufren pérdida de la información, una llamada "catástrofe estocástica".[20]

Otros investigadores señalaron que memristor modelos basados en la asunción de deriva iónica lineal no tienen en cuenta para la asimetría entre ajustar hora (conmutación de alta a baja resistencia) y ajustar hora (conmutación de alta a baja resistencia) no proporcionan valores de movilidad iónica coherentes con los datos experimentales. Se han propuesto modelos no lineales deriva iónica para compensar esta deficiencia.[21]

Artículo de los investigadores de 2014 ReRAM concluyó que Strukov es memristor básico o inicial (HP) modeladas ecuaciones no reflejan el dispositivo real física Bueno, mientras que modelos posteriores (basado en la física) como modelo de ECM de Menzel (Menzel es coautora de este documento) o modelo de Pickett tienen previsibilidad adecuada pero es computacionalmente prohibitiva. A partir de 2014, continúa la búsqueda de un modelo que equilibra estos temas; el artículo identifica modelos de Chang y de Yakopcic como potencialmente buenos compromisos.[22]

Martin Reynolds, Analista de ingeniería eléctrica con equipo de investigación Gartner, comentó que mientras que HP estaba siendo descuidada en llamar su dispositivo un memristor, los críticos estaban siendo pedantes diciendo que no era un memristor.[23]

Pruebas experimentales para memristores

Chua sugerido pruebas experimentales para determinar si un dispositivo correctamente pueden ser categorizadas como un memristor:[24]

  • El Curva de Lissajous en el plano de voltaje corriente es un pinzamiento histéresis bucle cuando impulsada por cualquier tensión bipolar periódica o actual retro-americano las condiciones iniciales.
  • El área de cada lóbulo del bucle de histéresis pellizcado reduce la frecuencia de la fuerza aumenta señal.
  • Como la frecuencia tiende a infinito, el lazo de histéresis degenera a una línea recta a través del origen, cuya pendiente depende de la amplitud y la forma de la señal de fuerza.

Según Chua[25][26] todas las memorias conmutación resistivas incluyendo ReRAM, MRAM y memoria de cambio de fase cumplen con estos criterios y es memristores. Sin embargo, la falta de datos para las curvas de Lissajous en un rango de condiciones iniciales o en un rango de frecuencias, complica las evaluaciones de esta afirmación.

La evidencia experimental muestra (memoria) resistencia basada en redoxReRAM) incluye un efecto de nanobattery que es contrario al modelo de Chua memristor. Esto indica que la teoría memristor necesita ser ampliada o corregido para habilitar preciso modelado ReRAM.[5]

Teoría

El memristor originalmente fue definido en términos de una relación no lineal funcional entre acoplamiento de flujo magnético Φm(t) y la cantidad de carga eléctrica que ha fluido, q(t):[1]

f(\mathrm \Phi_\mathrm m(t),q(t))=0

El "magnético acoplamiento de flujo", Φm, se generaliza el circuito característico de un inductor. Lo No lo hace representan un campo magnético. Su significado físico se analiza más adelante. El símbolo Φm puede considerarse como la integral de tensión con el tiempo.[27]

En la relación entre Φm y q, el derivado de uno respecto del otro depende del valor del uno o del otro, y así cada memristor se caracteriza por su función de memristance que describe la carga dependiente tasa de cambio del flujo con la carga.

M(q)=\frac{\mathrm d\Phi_m}{\mathrm dq}

Substituyendo el flujo como la integral de tiempo de la tensión y la carga como la integral de tiempo de la corriente, es la forma más conveniente

M(q(t))=\cfrac{\mathrm d\Phi_m/\mathrm dt}{\mathrm dq/\mathrm dt}=\frac{V(t)}{I(t)}

Para relacionar el memristor el resistor, inductor y condensador, es útil aislar el término M(q), que caracteriza el dispositivo y escribo como una ecuación diferencial.

Dispositivo Característica característica (unidades) Ecuación diferencial
Resistor (R) Resistencia)V por A, o OhmΩ). R = dV / dI
Condensador (C) Capacitancia)C por V, o Faradios) C = dq / dV
Inductor (L) Inductancia)Wb por A, o Henrys) L = dΦm / dI
Memristor (M) Memristance (BM por C, o Ohm) M = dΦm / dq

La tabla anterior cubre todas las tasas significativas de diferenciales de I, Q, Φm, y V. Ningún dispositivo puede relacionarse dI Para dq, o m Para dV, porque I es el derivado de Q y Φm es la integral de V.

Se puede deducir de esto que memristance es dependiente de la carga resistencia. If M(q(t)) es una constante, entonces obtenemos La ley de Ohm T = V (t)/ I(t). If M(q(t)) es trivial, sin embargo, la ecuación no es equivalente porque q(t) y M(q(t)) puede variar con el tiempo. Solución para el voltaje en función del tiempo produce

V(t) =\ M(q(t)) I(t)

Esta ecuación revela que memristance define una relación lineal entre la corriente y del voltaje, mientras M no varía con la carga. Corriente distinto de cero implica tiempo de carga variables. Corriente alterna, sin embargo, puede revelar la dependencia linear en funcionamiento circuito induciendo una tensión medible sin movimiento de carga neta — mientras el máximo cambio de q No causa mucho cambio en M.

Además, el memristor es estático si no hay corriente se aplica. If I(t) = 0, encontramos V(t) = 0 y M(t) es constante. Esta es la esencia del efecto memoria.

El consumo de energía característica de un resistor, recuerda I2R.

P(t) =\ I(t)V(t) =\ I^2(t) M(q(t))

Siempre que M(q(t)) varía poco, como en corriente alterna, el memristor aparecerá como una resistencia constante. If M(q(t)) aumenta rápidamente, sin embargo, actual y consumo de energía se detendrá rápidamente.

M(q) está físicamente restringido para ser positivo para todos los valores de q (suponiendo que el dispositivo es pasivo y no se superconductores en algunos q). Un valor negativo significa que perpetuamente suministraría energía cuando opera con corriente alterna.

En 2008 los investigadores de HP Labs introdujo un modelo para una función de memristance basada en películas delgadas de dióxido de titanio.[2] Para RON<< RAPAGADO se determinó la función memristance

M(q(t)) = R_\mathrm{OFF} \cdot \left(1-\frac{\mu_{v}R_\mathrm{ON}}{D^2} q(t)\right)

donde RAPAGADO representa el estado de alta resistencia, RON representa el estado de baja resistencia, μv representa la movilidad de los dopantes en la película fina y D representa el espesor de la película. El grupo de HP Labs observó que eran necesarias para compensar las diferencias entre las mediciones experimentales y su modelo memristor debido a efectos de límite y no lineal deriva iónica "funciones de la ventana".

Operación como un interruptor

Para algunos memristores, voltaje o corriente aplicada provoca un cambio sustancial en la resistencia. Estos dispositivos pueden caracterizarse como interruptores por investigar el tiempo y la energía que debe ser gastado para lograr un cambio deseado en la resistencia. Esto supone que el voltaje aplicado permanece constante. Solución para la disipación de energía durante un solo evento de conmutación revela que para un memristor cambiar de Ron Para Rapagado en el tiempo Ton Para Tapagado, la carga debe cambiar por ΔQ = QonQapagado.

E_{\mathrm{switch}}
=\ V^2\int_{T_\mathrm{off}}^{T_\mathrm{on}} \frac{\mathrm dt}{M(q(t))}
=\ V^2\int_{Q_\mathrm{off}}^{Q_\mathrm{on}}\frac{\mathrm dq}{I(q)M(q)}
=\ V^2\int_{Q_\mathrm{off}}^{Q_\mathrm{on}}\frac{\mathrm dq}{V(q)} =\ V\Delta Q

Sustitución V=I(q)M(q) y luego ∫dq/V = ∆Q/V constante VQue produce la expresión final. Esta característica de alimentación difiere fundamentalmente de una semiconductor de óxido metálico transistor, que está basado en el condensador. A diferencia del transistor, el estado final del memristor en términos de carga no depende de voltaje de polarización.

El tipo de memristor descrito por Williams deja de ser ideal después de cambiar su gama toda resistencia, creando histéresis, también llamado el "régimen de conmutación dura".[2] Otro tipo de interruptor tendría un cíclico M(q) así que cada uno apagado-on evento sería seguido por un on-apagado evento bajo sesgo constante. Dicho dispositivo actuaría como un memristor bajo todas las condiciones, pero sería menos práctico.

Sistemas de Memristive

El memristor fue generalizado a los sistemas de memristive en papel de Chua 1976.[24] Mientras que un memristor tiene matemáticamente escalar ha estado, un sistema Vector estado. El número de variables de estado es independiente del número de terminales.

Chua aplica este modelo a fenómenos observables empíricamente, incluyendo el Modelo de Hodgkin-Huxley de la Axon y un termistor a temperatura ambiente constante. También describió los sistemas memristive en términos de almacenamiento de energía y observar fácilmente las características eléctricas. Estas características podrían coincidir con memoria de acceso aleatorio resistente relacionada con la teoría de áreas activas de investigación.

En el concepto más general de un nsistema de memristive -ésimo orden las ecuaciones definitorias son

y(t)=g(\textbf{x},u,t)u(t),
\dot{\textbf{x}}=f(\textbf{x},u,t)

donde u (t) es una señal de entrada, y (t) es una señal de salida, el vector x representa un conjunto de n las variables que describen el dispositivo, del estado y g y f son funciones continuas. Para un sistema controlado por corriente memristive la señal u (t) representa la señal actual, i(t) y la señal y (t) representa la señal de voltaje v (t). Para un sistema de memristive voltaje-controlado la señal u (t) representa la señal de voltaje v (t) y la señal y (t) representa la señal actual i(t).

El puro memristor es un caso particular de estas ecuaciones, es decir cuando x Sólo depende de la carga (x=q) y puesto que la carga está relacionada a la actual vía el tiempo derivado dq/dt=i(t). Así para el puro memristores f (es decir, la tasa de cambio del estado) debe ser igual o proporcional a la corriente i(t) .

Histéresis pellizcado

Ejemplo de curva de la histéresis pellizcado, V versus lo

Una de las propiedades resultantes de sistemas memristores y memristive es la existencia de un pellizco histéresis efecto.[28] Para un sistema controlado por corriente memristive, la entrada u (t) es la corriente i(t), la salida y (t) es el voltaje v (t), y la pendiente de la curva representa la resistencia eléctrica. El cambio en la pendiente de las curvas de histéresis pellizcado demuestra alternar distintas resistencias afirma que es un fenómeno fundamental para ReRAM y otras formas de memoria de la resistencia de dos terminales. A altas frecuencias, memristive teoría predice que el efecto de histéresis pellizcado degenerará, resultando en un representante de la línea recta de un resistor lineal. Se ha demostrado que algunos tipos de curvas de histéresis pellizcado non-travesía (denota tipo II) no pueden ser descritos por memristores.[29]

Sistemas de memristive extendida

Algunos investigadores han planteado la cuestión de la legitimidad científica de modelos memristor de HP para explicar el comportamiento de ReRAM.[17][18] y han sugerido modelos memristive extendido para remediar las deficiencias percibidas.[5]

Un ejemplo[30] los intentos de ampliar el marco de sistemas de memristive mediante la inclusión de sistemas dinámicos derivados de orden superior de la señal de entrada u (t) como una expansión de la serie

y(t)=g_0(\textbf{x},u)u(t)+ g_1(\textbf{x},u){\operatorname{d}^2u\over\operatorname{d}t^2}+ g_2(\textbf{x},u){\operatorname{d}^4u\over\operatorname{d}t^4}+ ... + g_m(\textbf{x},u){\operatorname{d}^{2m}u\over\operatorname{d}t^{2m}},
\dot{\textbf{x}}=f(\textbf{x},u)

donde m es un número entero positivo, u (t) es una señal de entrada, y (t) es una señal de salida, el vector x representa un conjunto de n variables de estado que describe el dispositivo y las funciones g y f son funciones continuas. Esta ecuación produce las misma intersección cero histéresis las curvas como sistemas memristive pero con una diferente respuesta de frecuencia que la predicha por sistemas de memristive.

Otro ejemplo sugiere incluyendo un valor de desplazamiento a para dar cuenta de un efecto observado nanobattery que viola el efecto predicho histéresis pellizcado paso por cero.[5]

y(t)=g_0(\textbf{x},u)(u(t)-a),
\dot{\textbf{x}}=f(\textbf{x},u)

Modelos no-ideal memristor

Implementaciones

Memristor dióxido de titanio

Interés en el memristor revivieron cuando una versión experimental de estado sólido fue reportada por R. Stanley Williams de Hewlett-Packard.[31][32][33] El artículo fue el primero en demostrar que un dispositivo de estado sólido podría tener las características de un memristor basadas en el comportamiento de nanoescala películas delgadas. El dispositivo utiliza el flujo magnético como el memristor teórico sugerido, ni almacena carga que un condensador, pero en cambio alcanza una resistencia dependiente de la historia de la corriente.

Aunque no citada en los informes iniciales de HP en sus TiO2 memristor, las características de conmutación resistencia de dióxido de titanio fueron descritas originalmente en la década de 1960.[34][fuente no primarios necesitado]

El dispositivo HP está compuesto por una fina (50 nm) dióxido de titanio película entre dos 5 nm de espesor electrodos, uno titanio, el otro platino. Inicialmente, hay dos capas de la película de dióxido de titanio, uno de los cuales tiene una leve disminución de oxígeno átomos. Las vacantes de oxígeno actúan como portadores de carga, lo que significa que la capa empobrecida tiene una resistencia mucho menor que la capa no-empobrecido. Cuando se aplica un campo eléctrico, las vacantes de oxígeno a la deriva (véase Conductor iónico rápido), cambiando el límite entre las capas de alta resistencia y baja resistencia. Por lo tanto la resistencia de la película en su totalidad depende de cuánta carga ha pasado a través de él en una dirección determinada, que es reversible por cambiar la dirección de la corriente.[2] Puesto que el dispositivo HP muestra la conducción rápida ion a nanoescala, es considerado un dispositivo nanoionic.[35]

Memristance se muestra sólo cuando la capa dopado y empobrecido capa contribuyen a la resistencia. Cuando suficiente carga haya atravesado el memristor que ya no pueden mover los iones, el dispositivo entra en histéresis. Deja de integrar q=∫Idt, sino que más bien sigue q en un límite superior y M fijo, actuando así como una resistencia constante hasta que la corriente se invierte.

Aplicaciones de memoria de película delgada óxidos habían sido un área de investigación activa durante algún tiempo. IBM publicó un artículo en el año 2000 con respecto a estructuras similares a la descrita por Williams.[36] Samsung ha fundado una patente de los E.E.U.U. para óxido-vacante interruptores similares a la descrita por Williams.[37] Williams también tiene una solicitud de patente de Estados Unidos relacionada con la construcción memristor.[38]

En abril de 2010, los laboratorios HP anunciaron que tenían prácticas memristores trabajando en 1 ns Tiempos de conmutación (~ 1 GHz) y 3 nm por 3 tamaños nm,[39] que buen augurio para el futuro de la tecnología.[40] En estas densidades fácilmente podría rivalizar con el actual sub-25 nm memoria Flash tecnología.

Memristor polimérico

En 2004, Krieger y Spitzer describieron el dopaje dinámico de polímeros y materiales inorgánicos de dieléctrico que mejoraron las características de conmutación y retención necesaria para crear el funcionamiento de las células de memoria no volátil.[41] Usaron una capa pasiva entre el electrodo y películas delgadas activas, que mejora la extracción de los iones del electrodo. Es posible utilizar conductor iónico rápido como esta capa pasiva, lo que permite una reducción significativa del campo extracción iónica.

En julio de 2008, Erokhin y Fontana afirmado haber desarrollado un memristor polimérico antes más recientemente anunciado memristor dióxido de titanio.[42]

En 2012, Lippolis, Pradhan y Tozer describieron una prueba de concepto de diseño para crear circuitos neuronales sinápticas memoria utilizando memristores basada en iones orgánicos.[43] El circuito de sinapsis demostrado Potenciación a largo plazo para el aprendizaje, así como la inactividad basado en olvidar. Utilizando una red de circuitos, un patrón de luz era almacenado y recordó más tarde. Esto imita el comportamiento de las neuronas V1 en el corteza visual primaria que actúan como filtros espacio-temporales que procesan señales visuales tales como bordes y líneas móviles.

Memristor capa

En el año 2014, Bessonov reportaron un dispositivo flexible memristive que comprende un Nox/Lor2 heteroestructura intercalada entre electrodos de plata en una hoja plástica.[44] El método de fabricación está completamente basado en la impresión y tecnologías de procesamiento de solución bidimensional de capas dichalcogenides de metales de transición (TTM). Los memristores son mecánicamente flexible, ópticamente transparentes y producido a bajo costo. El comportamiento memristive de interruptores fue encontrado para ser acompañado por un efecto de memcapacitive prominentes. Conmutación de alto rendimiento, demostrada plasticidad sináptica y sostenibilidad a las deformaciones mecánicas prometen emular las características atractivas de sistemas biológicos neuronales en nuevas tecnologías informáticas.

Memristor ferroeléctrico

El ferroeléctricos memristor[45] se basa en una fina barrera ferroeléctrica intercalada entre dos electrodos metálicos. Cambiando la polarización de la ferroeléctricos material aplicando una tensión positiva o negativa a través de la Unión puede llevar a una variación de la resistencia de magnitud dos: RAPAGADO ≫ RON (un efecto llamado túnel Electro-resistencia). En general, la polarización no cambia abruptamente. La revocación ocurre gradualmente a través de la nucleación y crecimiento de los dominios ferroeléctricos con polarización opuesta. Durante este proceso, la resistencia es ni RON o RAPAGADO, pero en el medio. Cuando la tensión es un ciclo, la configuración de dominios ferroeléctricos evoluciona, lo que permite un ajuste fino del valor de la resistencia. Ventajas principales del memristor ferroeléctricos son que puede afinarse dinámica dominio ferroeléctricas, ofreciendo una manera de diseñar la respuesta memristor, y que las variaciones de resistencia son debidos a fenómenos puramente electrónicos, ayudando a la confiabilidad del dispositivo, como no profundo cambio a la estructura material está implicado.

Sistemas de memristive de giro

Memristor spintrónicos

Chen y Wang, investigadores del fabricante de la unidad de disco Seagate Technology describe tres ejemplos de posibles memristores magnético.[46] En un dispositivo de resistencia se produce cuando la rotación de los electrones en una sección del dispositivo apunta en una dirección diferente de los de otra sección, creando un "muro de dominio", un límite entre las dos secciones. Los electrones que fluyen en el dispositivo tienen una cierta vuelta, que altera el estado de magnetización del dispositivo. A su vez, cambiando la magnetización, mueve la pared dominio y cambia la resistencia. Significado de la obra conducido a una entrevista de Espectro de IEEE.[47] Una primera prueba experimental de la spintrónicos memristor basado en el movimiento de la pared del dominio de corrientes de vuelta en un cruce de túnel magnético fue dado en 2011.[48]

Magnetorresistencia par Spin-transferencia

Par de giro-transferencia MRAM es un dispositivo bien conocido que exhibe un comportamiento memristive. La resistencia es dependiente en el estado magnético de un cruce de túnel magnético, es decir, en la alineación de magnetización relativa de los dos electrodos. Esto puede controlarse por par de giro inducido por la corriente que fluye a través de la ensambladura. Sin embargo, la duración de la corriente fluye a través de la ensambladura determina la cantidad de corriente necesaria, es decir, la carga es la variable clave.[49]

Además, Krzysteczko et al.,[50] informó que MgO-uniones túnel magnético basado en Mostrar memristive comportamiento basado en la deriva de vacantes de oxígeno dentro del aislante (MgO) capaconmutación resistiva). Por lo tanto, la combinación de par de giro-transferencia y conmutación resistiva conduce naturalmente a un sistema de segundo orden memristive descrito por el vector del estado x= (x1,x2), donde x1 describe el estado magnético de los electrodos y x2 denota el estado resistivo de la barrera de MgO. En este caso el cambio de x1 es controlado por corriente (par de giro es debido a una alta densidad de corriente) Considerando que el cambio de x2 está controlado por voltaje (la deriva de vacantes de oxígeno es debido a campos eléctricos de altos). La presencia de ambos efectos en un cruce de túnel magnético memristive condujo a la idea de un sistema de neuronas sinapsis nanoscópico.[51]

Sistema de giro memristive

Pershin ha propuesto un mecanismo fundamentalmente diferente de comportamiento memristive[52] y Di Ventra.[53][54] Los autores indican que ciertos tipos de semiconductores spintrónicos estructuras pertenecen a una amplia clase de sistemas de memristive según lo definido por Chua y Kang.[24] El mecanismo del comportamiento memristive en dichas estructuras se basa enteramente en el electrón giro grado de libertad que permite un control más conveniente que el transporte iónico en nanoestructuras. Cuando se cambia un parámetro de control externo (por ejemplo, tensión), el ajuste de la polarización de vuelta de electrón se retrasa debido a la difusión y procesos de relajación que causa histéresis. Este resultado era esperado en el estudio de la extracción de centrifugado en interfaces de semiconductores/átomos,[55] Pero no fue descrita en términos del comportamiento memristive. En una escala a corto plazo, estas estructuras se comportan casi como un memristor ideal.[1] Este resultado amplía la gama posible de aplicaciones de semiconductores espintrónica y hace un paso hacia adelante aplicaciones prácticas en el futuro.

Aplicaciones

Memristores estado sólido Williams se pueden combinar en dispositivos llamados cierres del travesaño, que podría reemplazar los transistores en futuros ordenadores[citación necesitada], dada su densidad de circuito mucho más alta.

Potencialmente pueden ser convertidas en no volátil memoria de estado sólido, que permitiría una mayor densidad de datos que los discos duros con tiempos de acceso similares a DRAM, sustitución de ambos componentes.[13] HP prototipo una memoria Pasador transversal que cabe 100 gigabits en un centímetro cuadrado,[7] y propone un diseño 3D escalable (que consta de hasta 1000 capas o 1 Petabit por cm3).[56] En mayo de 2008 HP informó de que su dispositivo alcanza actualmente sobre una décima parte la velocidad de DRAM.[57] La resistencia de los dispositivos se leería con corriente alterna para que no se vería afectado el valor almacenado.[58] En mayo de 2012 se informó de que ese tiempo de acceso había sido mejorado a 90 nanosegundos si no más rápido, aproximadamente cien veces más rápido que la memoria flash contemporánea, mientras usa tanta energía a uno por ciento.[59]

Memristor patentes incluyen aplicaciones en Controladores Logicos Programables,[60] procesamiento de señales,[61] redes neuronales,[62] sistemas de control,[63] Computación Reconfigurable,[64] interfaces cerebro-computadora[65] y RFID.[66] Memristive dispositivos potencialmente se utilizan para la implicación lógica stateful, permitiendo un reemplazo para el cómputo de lógica CMOS. Se reportan varios trabajos tempranos en esta dirección.[67] [68]

En 2009, un sencillo circuito electrónico[69] consiste en una red LC y un memristor fue utilizado para experimentos de modelo de conducta adaptativa de los organismos unicelulares.[70] Fue demostrado que sometidas a un tren de pulsos periódicos, el circuito aprende y anticipa el próximo pulso similar al comportamiento de moldes de barro Physarum polycephalum donde la viscosidad de los canales en el citoplasma responde a los cambios de entorno periódica.[70] Las aplicaciones de dichos circuitos pueden incluir, por ejemplo, reconocimiento de patrones. El DARPA Sinapsis proyecto financiado por HP Labs, en colaboración con el La Universidad de Boston Neuromorphics Lab, ha venido desarrollando arquitecturas Neuromórficos que pueden basarse en sistemas de memristive. En 2010, Versace y Chandler describe el modelo de MoNETA (Modular Neural explorando viajando agente).[71] MoNETA es el primer modelo de red neuronal a gran escala para implementar circuitos de todo el cerebro para alimentar a un agente virtual y robótico usando hardware memristive.[72] Aplicación de la estructura del travesaño memristor en la construcción de un sistema de computación suave analógico fue demostrada por Merrikh-Bayat y Shouraki.[73] En 2011 mostraron[74] ¿Cómo los travesaños memristor pueden combinarse con lógica difusa para crear una memristive analógico Neuro-difusos sistema informático con fuzzy terminales de entrada y salida. Aprendizaje se basa en la creación de relaciones difusas inspiradas en Regla de aprendizaje hebbiana.

En 2013 Leon Chua publicó un tutorial subrayando el amplio intervalo de fenómenos complejos y aplicaciones palmo memristores y cómo puede utilizarse como recuerdos analógicos no volátil y puede mímico el clásico de la habituación y fenómenos de aprendizaje.[75]

Memcapacitors y meminductors

En 2009, Di Ventra, Pershin y Chua extendido[76] la noción de memristive sistemas capacitivos e inductivos elementos en forma de memcapacitors y meminductors, cuyas propiedades dependen del estado y la historia del sistema, más extendido en 2013 por Di Ventra y Pershin.[20]

Memfractance y memfractor, 2 º y 3er orden memristor, memcapacitor y meminductor

En septiembre de 2014, Mohamed-Salah Abdelouahab, Rene Lozi y Leon Chua, publicó una teoría general de 1 º, 2 º, 3 º orden y orden enésimo memristive elemento utilizando fraccionales derivados[77].

Línea de tiempo

1808

Sir Humphry Davy Es reclamado por Leon Chua que han realizado los primeros experimentos mostrando los efectos de un memristor.[6][78]

1960

Bernard Widrow el término de monedas memistor (es decir, resistor de memoria) describir los componentes de una red neuronal artificial temprana llamado ADALINE.

1968

Argall publica un artículo mostrando la resistencia cambiar efectos de TiO2, que más tarde fue reclamado en 2008 para ser evidencia de un memristor por investigadores de Hewlett Packard.[34]

1971

Leon Chua postula un nuevo elemento de dos terminales circuito caracterizado por una relación entre carga y flujo de acoplamiento como un cuarto elemento fundamental del circuito.[1]

1976

Chua y su estudiante Kang Sung Mo generalizaron la teoría de sistemas memristores y memristive incluyendo una propiedad del cero en la Curva de Lissajous Caracterización actual vs. comportamiento de tensión.[24]

2005

El 3 de mayo Patente de los E.E.U.U. 6.889.216 fue emitido. Describió las implementaciones de 2 bornes cambia la resistencia dispositivos similares a memristores en arquitecturas de redes neuronales.

El 6 de diciembre Alex Nugent presenta al Foro Atlántico de Nano en la oficina patentes[79][80][81] acerca de cómo utilizar dispositivos de 2 bornes cambia la resistencia en las arquitecturas reconfigurables lógica y patrón de reconocimiento y analiza los argumentos de poder que llevaron a la creación de DARPA Sinapsis programa.[82]

2007

El 10 de abril Patente de los E.E.U.U. 7.203.789 fue emitido. Describió las implementaciones de interruptores 2 bornes resistencia similares a memristores en arquitecturas de computación reconfigurables.

El 27 de noviembre Patente de los E.E.U.U. 7.302.513 fue emitido. describió las implementaciones de interruptores 2 bornes resistencia similares a memristores en procesamiento de señales y reconocimiento de patrones.

2008

El 15 de abril Patente de los E.E.U.U. 7.359.888 fue publicado, incluyendo reclamos básicos a una nanoescala 2 bornes resistencia interruptor travesaño matriz formada como una red neuronal.

En mayo de 1 Strukov, Snider, Stewart y Williams publicó un artículo en Nature identificando un vínculo entre la resistencia terminal 2 cambio de comportamiento en sistemas de escala nanométrica y memristores.[83]

El 26 de agosto Patente de los E.E.U.U. 7.417.271 fue publicado, incluyendo reclamaciones cubriendo el dispositivo descrito en el artículo de Nature por Strukov et al.

El 2 de septiembre Patente de los E.E.U.U. 7.420.396 fue emitido. Describe un circuito dinámico que proporciona la realimentación de tensión a dispositivos memristive para crear Estados de atractor que son funciones lógicas universal.

El 28 de octubre Patente de los E.E.U.U. 7.443.711 fue publicado, incluyendo reclamos básicos a un interruptor de 2 bornes resistencia tunable nanoescala.

2009

El 23 de enero Di Ventra, Pershin y Chua extendieron la noción de sistemas memristive a elementos capacitivos e inductivos, es decir condensadores y inductores cuyas propiedades dependen del estado y la historia del sistema.[76]

1 Kim de mayo, et al describieron un memristor recién descubierto material basado en nanopartículas de magnetita y propuso un modelo extendido memristor incluyendo dependientes del tiempo resistencia y capacitancia dependiente del tiempo.[84]

El 13 de julio Mouttet describe un circuito de reconocimiento de patrón basado en el memristor realizando una variación análoga de la exclusiva ni función. La arquitectura del circuito fue propuesta como una forma de eludir Cuello de botella #Von Neumann arquitectura de von Neumann para procesadores utilizados en sistemas de control robótico.[85]

El 4 de agosto Choi et al describieron la realización física de una matriz de sinapsis neuronales memristive eléctricamente modificable.[86]

2010

El 8 de abril Borghetti, et al describieron una matriz de memristores demostró la capacidad de realizar operaciones lógicas.[87]

El 20 de abril la memoria direccionable contenida basado en Memristor (MCAM) fue introducida.[88]

El 1 de junio Mouttet sostuvo que la interpretación del memristor como un cuarto fundamental era incorrecta y que el dispositivo de HP Labs formaba parte de una clase más amplia de sistemas de memristive.[89]

El 31 de agosto HP anunciada se había aliado con Hynix para producir un producto comercial denominado "ReRam".[90]

El 7 de diciembre tan y Koo desarrolló un hidrogel forma de memristor que se especulaba que sean útiles para construir una interfaz cerebro-computadora.[91]

2011

En octubre el Tse demostró impresa memristive contadores basados en solución de procesamiento, con posibles aplicaciones como componentes del embalaje de bajo costo (ninguna batería necesaria; accionado por el mecanismo de barrido de energía).[92]

2012

El 23 de marzo HRL Laboratories y el Universidad de Michigan anunció la primera matriz memristor funcionamiento construida en un chip CMOS para aplicaciones en Neuromórficos arquitecturas de computadores.[11]

5 de julio, los investigadores italianos de Politecnico di Torino, Alon Ascoli y Fernando Corinto, mostró que un circuito puramente pasivo, empleando los componentes ya existentes, pueden exhibir memristive dinámica.[93] El circuito se compone de un puente de diodo elemental y un circuito RLC serie, introducir la no linealidad y comportamiento dinámico en el sistema, respectivamente. En su última clasificación de sistemas memristive, con fecha de septiembre de 2013, Prof. L. O. Chua clasifica este circuito como un ejemplo de un memristor generalizada.

2013

El 27 de febrero Thomas et al., demostraron que un memristor puede utilizarse para simular una sinapsis más fácilmente que la tecnología CMOS tradicional y utilizarse como base para la construcción de los circuitos físicos capaces de aprender. El enfoque utiliza memristores como componentes clave en un plan para un cerebro artificial.[94]

El 23 de abril Valov, et al., argumentó que la teoría actual de memristive debe extenderse a una nueva teoría para describir correctamente los elementos resistividad conmutación basada en redox (ReRAM). La principal razón es la existencia de nanobatteries en base de redox resistivos interruptores que viola el requisito de la teoría memristor para una histéresis pellizcado.[5]

2014

El 10 de febrero, Nugent y Molter presentan una nueva forma de computación denominado "AHaH Computing", que utiliza diferenciadas pares de memristores como el medio de almacenamiento para sinápticas pesos. La arquitectura propuesta proporciona una solución a la "cuello de botella de von Neumann"por la fusión de procesador y memoria y futuro hardware basado en la tecnología puede reducir el consumo eléctrico de las aplicaciones de aprendizaje de máquina.[82]

El 10 de noviembre Bessonov et al demostraron un nuevo tipo de compuesto flexible memristores solución-procesada Nox/MoS2 heteroestructuras apilan con electrodos de plata impresos en una hoja plástica.[44]

Véase también

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  • Memistor
  • Elemento eléctrico
  • Lista de las tecnologías emergentes
  • Red neuronal física
  • RRAM

Referencias

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Lectura adicional

  • Ronald Tetzlaff, ed. (2013). Sistemas de Memristive y memristores. Springer. ISBN978-1-4614-9068-5.
  • Andrew Adamatzky y Leon Chua, ed. (2013). Memristor redes. Springer. ISBN978-3-319-02630-5.
  • Keith Atkin (2013), "An introduction to el memristor", Phys Educ 48 317 Doi:10.1088/0031-9120/48/3/317. Uno de los experimentos relativamente simples descritos en este documento ha sido reproducido por Chris Winstead.
  • Muthuswamy, B et al., "Memristor modelado", IEEE ISCAS 2014, Doi:10.1109/ISCAS.2014.6865179; Véase también acompañando a video/

Enlaces externos

  • Video: Encontrar el memristor desaparecido | La Universidad de Stanford (2012)
  • Base de datos interactiva de papeles memristor (2013)

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