На самом деле материалы обладающие эффектом памяти, появились уже давно, но применить их как материальную базу для электронных устройств было весьма затруднительно.
Твёрдые электролиты являются на сегодняшний день один из главных претендентов на то, чтобы быть материальной базой для мемристоров. В литературе представлены результаты экспериментальных исследований, визуализирующие формирование нити проводимости в элементах на основе твердых электролитов, в частности, изображения, полученные методом сканирующей электронной микроскопии и просвечивающей электронной микроскопии. Элементы на основе твердых электролитов, размещенных между двумя электродами, начали изучать еще в 1970-х годах [6]. В литературе представлены результаты экспериментальных исследований, визуализирующие формирование нити проводимости в элементах на основе твердых электролитов, в частности, изображения, полученные методом сканирующей электронной микроскопии и просвечивающей электронной микроскопии. Схематично поэтапный процесс переключения элемента на основе твердого электролита, а также его вольт-амперная характеристика представлены на рисунке 4 [6]. В начальный момент времени элемент на основе твердого электролита имеет высокое сопротивление (Reset), проводящая нить в электролите отсутствует (рисунок 4а). При приложении положительного напряжения к электрохимически активному электроду, например, из серебра, происходит реакция окисления с образованием ионов серебра, а также их последующий дрейф через твердый электролит (рисунок 4б). По достижении ионами противоположного электрода (электрохимически инертного, например, из платины) происходит реакция восстановления ионов серебра и процесс электрокристаллизации атомов серебра на поверхности платинового электрода. Последующий рост проводящей нити из атомов серебра происходит преимущественно в направлении электрохимически активного электрода (рисунок 4в). Переключение элемента в состояние Set наблюдается, когда проводящая нить вырастает на всю ширину электролита и образует контакт с электрохимически активным электродом (рисунок 4г). Элемент сохраняет состояние Set так долго, пока не будет приложено достаточное напряжение противоположной полярности, вызывающее электрохимическое растворение нити проводимости (рисунок 4д) и переключение элемента в исходное состояние Reset (рисунок 4а).
Рисунок 4 – Схема поэтапного процесса переключения элемента на основе твердого электролита совместно с его типичной вольт-амперной характеристикой
Такие материалы как халькогениды (бинарные химические соединения элементов 6-й группы периодической системы с металлами) при нагреве могут «переключаться» между двумя состояниями: кристаллическим и аморфным [6]. В таком случае для халькогенидов аморфное состояние, обладающее высоким сопротивлением, используется для представления двоичного 0, a кристаллическое состояние, обладающее низким уровнем сопротивления, представляет 1.
Механизм изменения сопротивления в элементах на основе оксидов металлов, еще достаточно плохо изучен и варьируется для различных материалов [6]. Наибольшее распространение в качестве материалов для изготовления на их основе элементов, обладающих способностью к резистивному переключению, получили следующие оксиды: TiOx, NiOx, TaOx, CuOx, HfOx, SiOx, перовскит SrTiO3 и др. Наблюдаемое резистивное переключение в элементах на основе оксидов происходит вследствие наличия в данных материалах различных дефектов и примесей, которые изменяют электронный транспорт в материале, а не его электронную структуру. Вследствие этого почти все изолирующие оксиды в большей или меньшей степени проявляют свойство резистивного переключения. При этом чтобы обеспечить управление переключением таких элементов, необходимо создавать дефекты в материалах либо в процессе изготовления элемента, либо после изготовления путем электрического воздействия на элемент (электроформирование).
Применение мемристоров
А при чём тут мемристор? В этом разделе будут приведены аргументы подтверждающие, что мемристоры являются революционным способом решения многих прикладных задач. В то время когда по производительности компьютер на мемристорах может соперничать по производительности лишь с квантовым компьютером, полноценный универсальный квантовый компьютер является пока гипотетическим устройством. На настоящий момент были практически реализованы экспериментальные системы, реализующие мемристивный эффект.
В соответствии с традиционными подходами закона Мура (рисунок 5) [11], когда будет невозможно сделать транзисторы меньше, то на смену компьютерам с фон неймановской архитектурой, придут компьютеры на основе мемристивных эффектов. Одним из узких мест архитектуры фон Неймана является тот факт, что обработка и хранение информации физически разделены [12]. То есть информация хранится в памяти, а обрабатывает ее процессор. В процессе работы такого компьютера необходимо перегонять большие объемы информации между процессором и памятью. Мы же хотим объединить обработку и хранение информации в одном месте, чтобы избежать такой излишней переброски данных, и к тому же, теоретически такая новая система наименее энергозатратна, а значит выделят меньше тепла, что исключает сбоев связанных с перегревом.
Рисунок 5 – График реализации во времени закона Мура
Все компьютеры реализованы на архитектуре фон Неймана [12]. Её недостатком является то, что обработка и хранение информации физически разделены, то есть информация хранится в памяти, а обрабатывает ее процессор. В процессе работы такого компьютера необходимо перегонять большие объемы информации между процессором и памятью. Мы же хотим объединить обработку и хранение информации в одном месте, чтобы избежать такой излишней переброски данных, и к тому же, теоретически такая новая система наименее энергозатратна, а значит выделят меньше тепла, что исключает сбоев связанных с перегревом (рисунок 6).
а) архитектура фон Неймана;
б) архитектура основанная на мемристивной системе
Рисунок 6 – Принцип совместного хранения команд и данных в памяти компьютера
Память на основе мемристоров, в первую очередь, может заменить флеш-память [7]. Жёсткие диски в компьютерах уже сейчас активно заменяют носителями на основе флеш-памяти, так как в отличие от накопителей на жестких дисках (например HDD), флеш-память не содержит подвижных механических частей, и поэтому считается более надёжным и компактным видом носителя информации [7]. Поэтому можно ожидать, что память на мемристорах станет единственным типом компьютерной памяти. Благодаря свойствам мемристоров, такие компьютеры можно будет выключать и включать в любой момент, не тратя время на перезагрузку.
Несмотря на простоту устройства, но именно придти к данной реализации мемристора не позволяла современная наука. Устройство резистора, конденсатора и катушки индуктивности простое, а также материальная база для таких элементов подобрана ещё давным-давно. Что не скажешь о мемристорах, технологию создания и материальную базу пытались открыть почти 45 лет. И только когда наука дошла до активного изучения поведения материалов наноразмерных масштабах, то в существование мемристивного эффекта и его практического применения поверили учёные всего мира после официального экспериментального открытия мемристора в 2008 г.
Отслеживание электрической активности нейронов имеет первостепенное значение для разработки нейропротезов – биомедицинских устройств, управляемых «мыслями». Нейропротезы очень хорошо могут быть реализованы на мемристорах, ведь они работают точно также как и настоящие клетки человеческого мозга, о чём будет рассказано чуть позднее.
Но где ещё могут пригодится мемристоры? Чтобы ответить на этот вопрос следует задать следующий вопрос: почему нас не удовлетворяют обычные компьютеры? Создание компьютерной модели мозга – это создание модели, которая начнёт чуть ли не мыслить имитирую реальный мозг, а значит на ней, можно тестировать влияние лекарств избежав возможные случайные негативные последствия клинических испытаний. За счёт этого всё можно делать гораздо быстрее.
Создавая каждый год всё более и более совершенные ЭВМ, тем не менее, учёных и инженеров никогда не удовлетворяли компьютеры. А вот созданный природой вычислительная машина – мозг обладает высочайшей энергоэффективностью, ассоциативностью, высоким быстродействием при очень низких «тактовых» частотах. Создание компьютерной модели мозга – это создание модели, которая начнёт чуть ли не мыслить имитирую реальный мозг, а значит на ней, можно тестировать влияние лекарств, избежав возможные случайные негативные последствия клинических испытаний. Всё это становится уже более или менее реальным, благодаря открытию искусственных нейронных сетей [8]. Суть нейронных сетей мозга заключается в наличии не только большого числа нейронов (в мозге человека – порядка 100 млрд.), выполняющих вычислительную функцию, но и огромного числа связей между этими нейронами (5 000 – 20 000), причем каждая связь имеет свой определённый вес, т.е. значимость каждого сигнала. Роль связей в мозге человека играют синапсы. Ключевая особенность ИНС – возможность обучения, которая достигается изменением весов связей. Однако современные ИНС – это аппаратно-программное воплощение на фон неймановской архитектуре. ИНС могут обеспечивать решение ряда задач с большей эффективностью, если реализовывать их не на компьютерах на мемристивных элементах (рисунок 7). Можно попытаться скопировать структуру мозга, построив нейроны из транзисторов, а синапсы заменив мемристорами [13], тем самым современная ИНС может превратиться в завершённую версию искусственного интеллекта или по-другому говоря, синтезировать сознание человека в компьютере.
а) нервная клетка мозга; б) мемристор
Рисунок 7 – Упрощённое представление об устройстве элемента памяти
Заключение
Появление мемристора, как реально существующей электронной структуры всколыхнуло мир цифровых технологий. Возникли не только обширные исследования в направлении углубления знаний о различных методах практического применения мемристоров, но и дискуссии, ставящие под сомнение состоятельность таких исследований. Анализируя собранную информацию, можно сделать вывод о том, что у мемристора действительно есть все шансы на то чтобы совершить революцию электронных устройств, и революция эта вполне логична, вследствие увеличения объёма данных и усложнения способов их обработки.
Список литературы
1. Chua, Leon O, Memristor – The Missing Circuit Element, IEEE Transactions on Circuit Theory. – 1971, 18 (5), 507-519, DOI: 10.1109/TCT.1971.1083337.
2. Strukov, D. B.; Snider, G. S.; Stewart, D. R.; Williams, S. R. (2008), The missing memristor found, Nature. – 2008, 453 (7191), 80–83, DOI:10.1038/nature06932.
3. Pershin, Y. V.; Di Ventra, M. (2011), Memory effects in complex materials and nanoscale systems, Advances in Physics. – 2011, 60 (2): 145–227, DOI: 10.1080/00018732.2010.544961.
4. HP Puts Memristors At The Heart Of A New Machine [Электронный ресурс]. URL: https://www.enterprisetech.com/2014/06/12/hp-puts-memristors-heart-new-machine/ (дата обращения: 31.03.2017).
5. The Machine: как Hewlett-Packard собирается переизобрести компьютер [Электронный ресурс]. URL: https://vozduh.afisha.ru/technology/the-machine-kak-hewlettpackard-sobiraetsya-pereizobresti-kompyuter/ (дата обращения: 31.03.2017).
6. Храповицкая Ю. В., Маслова Н. Е., Занавескин М. Л. Перспективные структуры с эффектом памяти, созданные на основе неорганических материалов // Наука и образование (МГТУ им. Н.Э. Баумана) (электронный журнал). – 2013. – № 12. – С. 1. DOI: 10.7463/1213.0669629.
7. Компания HP предрекает «смерть» флэш-памяти и SSD-дисков на ее основе в 2013 году [Электронный ресурс]. URL: https://www.dailytechinfo.org/infotech/2929-kompaniya-hp-predrekaet-smert-flesh-pamyati-i-ssd-diskov-na-ee-osnove-v-2013-godu.html (дата обращения: 31.03.2017).
8. Мемристорная память уже сегодняшний день [Электронный ресурс]. URL: https://www.i-mash.ru/news/nov_otrasl/35108-memristornaja-pamjat-uzhe-segodnjashnijj-den.html (дата обращения: 31.03.2017).
9. Н.Елисеев Мемристоры и кроссбары: нанотехнологии для процессоров. Электроника: Наука, Технология, Бизнес. – 2010, 8.
10. Memristor [Электронный ресурс]. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Memristor (дата обращения: 31.03.2017).
11. Moore's law [Электронный ресурс]. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Moore%27s_law (дата обращения: 31.03.2017).
12. Von Neumann architecture [Электронный ресурс]. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Von_Neumann_architecture (дата обращения: 31.03.2017).
13. Мемристоры: пора ли переписывать учебники? [Электронный ресурс]. URL: https://3dnews.ru/906763 (дата обращения: 31.03.2017).