来源： 时间：2022-07-10 14:35:08
包括印度裔在内的科学家已经为受人脑启发的 “神经形态” 计算机设计了可印刷的有机薄膜，这将有助于为物联网提供动力。物联网 (IoT) 需要能够处理大量数据的组件和芯片。
2020年，我们周围已经有500亿工业互联网传感器。单个自主设备-智能手表，清洁机器人或无人驾驶汽车-每天可以产生千兆字节的数据，而空客可能仅在一个机翼上就拥有10,000多个传感器。计算机芯片中的当前晶体管必须小型化到只有几纳米的尺寸，分析和存储前所未有的数据量将需要大量能量。来自芬兰阿尔托大学的Sayani Majumdar和她的同事一起，设计并制造了受人脑启发的 “神经形态” 计算机的基本构建块。
Majumdar说: “神经形态计算的技术和设计比其竞争对手的革命量子计算发展得更快。”她说: “关键是实现生物大脑的极端能效，并模仿神经网络通过电脉冲处理信息的方式。”在《高级功能材料》杂志上发表的一项研究中，研究人员展示了他们如何制造出一种新型的 “铁电隧道结”，即夹在两个电极之间的几纳米厚的铁电薄膜。
它们具有超越现有技术的能力，并且预示着节能且稳定的神经形态计算。这些结在低于5伏的低电压下工作，并具有多种电极材料-包括我们大多数电子产品中芯片中使用的硅。他们还可以在没有电源的情况下保留数据超过10年，并在正常条件下制造。
Majumdar说: “我们的连接是由有机水碳材料制成的，它们将减少电子产品中有毒重金属废物的数量。”她说: “我们还可以在室温下每天制造数千个接头，而不会受到空气中的水或氧气的困扰。”她补充说: “我们现在正在努力的是，将数百万个隧道结忆阻器集成到一个一平方厘米区域的网络中。”
Majumdar说: “我们可以期望在如此小的空间中打包这么多，因为我们现在已经实现了结中开启和关闭状态之间的电流差异，这提供了功能稳定性。”“忆阻器可以执行图像和模式识别等复杂任务，并自主做出决策，” 她说。
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