Chaotische Dynamik in nanoskaligen NbO2-Mott-Memristoren für analoge Datenverarbeitung

Titel	Chaotische Dynamik in nanoskaligen NbO2-Mott-Memristoren für analoge Datenverarbeitung
Autoren	Suhas Kumar, John Paul Strachan, R. Stanley Williams
Zeitschrift	Natur
Datum	08/09/2017
DOI	https://doi.org/10.1038/nature23307
Einführung	Aktuelle maschinelle Lernsysteme verwenden häufig vereinfachte Neuronenmodelle, denen die komplizierten nichtlinearen Phänomene fehlen, die in biologischen Systemen auftreten, die eine räumlich-zeitliche kooperative Dynamik aufweisen. Es gibt Hinweise darauf, dass Neuronen am "Rande des Chaos" funktionieren können, einem Zustand, der für Komplexität, Lerneffizienz, Anpassungsfähigkeit und nicht-boolesche Berechnungen entscheidend ist. Neuronale Netze weisen an diesem Rand eine erhöhte Rechenkomplexität auf, und chaotische Elemente wurden für die Lösung von Optimierungsproblemen vorgeschlagen. Die Entwicklung einer kontrollierbaren Quelle chaotischen Verhaltens, die in einen neuronal inspirierten Schaltkreis integriert werden kann, könnte für künftige Rechensysteme von entscheidender Bedeutung sein. Bisher wurden chaotische Elemente mit Hilfe komplexer Transistorschaltungen simuliert, aber ein skalierbares elektronisches Gerät, das chaotische Dynamik zeigt, wurde bisher nicht realisiert. In dieser Studie werden Mott-Memristoren aus Niobdioxid (NbO2) im Nanomaßstab vorgestellt, die kleiner als 100 Nanometer sind und einen nichtlinearen, transportgesteuerten, stromgesteuerten negativen Differentialwiderstand sowie einen temperaturgesteuerten negativen Differentialwiderstand durch Mott-Übergang aufweisen. Mott-Materialien mit temperaturabhängigen Metall-Isolator-Übergängen fungieren als elektronische Schalter, die einen historisch bedingten Widerstand aufweisen. Diese Memristoren wurden in einen Relaxationsoszillator integriert, der einen abstimmbaren Bereich periodischer und chaotischer Schwingungen aufweist. Solche Memristoren könnten die neuronal inspirierte Berechnung verbessern, indem sie pseudozufällige Signale erzeugen, eine globale Synchronisierung verhindern und bei der Suche nach einem globalen Minimum während einer eingeschränkten Optimierung helfen. Insbesondere kann der Einbau dieser Memristoren in Hopfield-Netzwerke die Konvergenzeffizienz und Genauigkeit bei der Lösung rechnerisch anspruchsvoller Probleme erheblich verbessern.
Zitat	Suhas Kumar, John Paul Strachan und R. Stanley Williams. Chaotische Dynamik in nanoskaligen NbO2-Mott-Memristoren für analoge Datenverarbeitung. Nature. 2017. DOI: 10.1038/nature23307
Element	Niobium (Nb)
Materialien	Oxide , Chemische Verbindungen
Themen	Nanotechnologie und Nanomaterialien , Maschinelles Lernen im Materialdesign

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