加快与T-rays记忆;记忆电阻器人工突触;折射电子在石墨烯。
加快与T-rays记忆
莫斯科物理和技术研究所的科学家们(初期),在德国雷根斯堡大学,荷兰内梅亨大学和莫斯科科技大学提出的一种方式提高内存的性能通过使用T-waves、或太赫兹辐射的重置记忆细胞。这个过程比magnetic-field-induced切换快几千倍。
“我们已经展示了一种全新的方式控制磁化,这依赖于短电磁脉冲太赫兹的频率。这是一个重要的一步兆赫电子产品。据我们所知,我们的研究是第一个使用这种机制触发磁振荡的子系统,”普罗霍罗夫Anatoly Zvezdin说普通物理研究所和初期。
找出T-rays是否可以用于方便记忆状态切换(存储的“磁位”信息),研究者进行实验和铥orthoferrite (TmFeO₃)。弱的铁磁体,它生成一个磁场由于磁矩的有序排列,或旋转的原子微晶核(磁域)。为了引起的重新定位旋转,外部磁场是必要的。
的图中显示自旋和晶格结构铥orthoferrite (TmFeO₃)左边和T-ray-induced铥离子的能级之间的转换,这引发相干自旋动力学(内存切换),在右边。(来源:初期新闻办公室)
然而,实验显示,也可以直接控制磁化利用太赫兹辐射,这激发电子转换铥离子和改变的磁性铁和铥离子。此外,T-rays证明是十倍的影响大于外部磁场的。换句话说,研究人员设计了一个快速、高效remagnetization技术为发展超快的内存——一个坚实的基础。
科学家们希望他们的“T-ray切换”与其他材料。铥orthoferrite,用于实验,正好方便演示的目的,但是团队说,拟议中的磁化控制方案本身适用于许多其他磁性材料。
记忆电阻器权力人工神经突触
南安普顿大学的研究人员格拉茨大学技术、基尔霍夫物理研究所和伦敦帝国理工学院发现,记忆电阻器可以用于人工系统模仿人类的大脑。
人工神经网络(ann)表现出的学习能力和可以执行的任务困难传统计算系统,如模式识别、在线学习和分类。实际安目前因缺乏有效的硬件实现突触,安一个关键组件,每一个需要大量。
为此,这个团队已经展示了安忆阻突触支持复杂的学习规则,以便进行可逆的嘈杂的输入数据。
像大脑突触,金属氧化物记忆电阻阵列是能够学习和重新学习输入模式以一种无监督的方式在一个概率赢家通吃的网络。这是非常有用的,使低功耗嵌入式处理器(如物联网)可以处理大数据实时的数据没有任何先验知识。
忆阻器芯片。(来源:南安普顿大学)
亚历克斯塞族南安普顿大学的说,“如果我们想构建人工系统,可以模拟大脑功能和力量,我们需要使用数千亿美元,甚至数万亿人工突触,其中许多必须能够实现学习规则的不同程度的复杂性。虽然目前电子元器件肯定可以拼凑来创建这样的突触,所需功率和面积效率基准将很难满足——如果可能的话——没有设计新的和定制的“突触组件”。
“记忆电阻器提供一个可能的路线为此通过支持学习的许多基本功能突触(记忆存储、在线学习、学习规则实现强大,二端结构)在极其紧凑的体积和极低的能源成本。如果人工大脑会成为现实,因此,记忆性突触必须成功。”
折射电子在石墨烯
从哥伦比亚大学和弗吉尼亚大学的一个团队发现石墨烯的属性这可能导致开发新类型的电子开关,根据光学原理,而不是电子。
石墨烯的电子效应表现得像光线操纵和主题,棱镜和透镜等光学仪器。特别是,团队负折射很感兴趣。
说明通过普通光学折射介质和它看起来像什么介质负折射的能力。(来源:科里院长/哥伦比亚大学)
”的能力来操纵电子导电材料(如光线开辟了全新的思考方式电子,”科里迪安说,在哥伦比亚大学物理系助理教授。“例如,计算机芯片的开关操作,把整个设备打开或关闭,这消耗大量电力。使用透镜来引导电子电极之间的梁可以显著地更有效率,解决的一个关键瓶颈实现更快更节能电子产品。”
电子穿过非常纯导体可以像光线直线传播,使optics-like现象出现。在材料中,电子密度折射率扮演类似的角色,和电子折射时,通过从一个密度的区域到另一个。
“与在光学材料,创建一个负折射率材料是一个重大的工程挑战,电子负折射自然发生在固体材料在任何pn结,”James磨练说哥伦比亚工程、机械工程教授
说明弹道电子折射在高纯石墨烯的PN结。(来源:科里院长/哥伦比亚大学)
虽然石墨烯被广泛探讨支持高电子速度,是出了名的难关掉电子在不伤害他们的机动性。电气和计算机工程教授Avik Ghosh弗吉尼亚大学,认为“自然后续看看我们可以实现一个强大的电流在石墨烯与多个角度的连接断开。如果对我们工作的满意度,我们将对我们的手低功耗,超高速开关装置模拟(RF)和数字(CMOS)电子,可能减轻许多我们所面临的挑战的高能源成本和热预算今天的电子产品。”
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