КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ


Номер проекта 22-79-10215

НазваниеСинаптические мемристивные структуры для аппаратной реализации нейроморфных систем робототехнических комплексов

Руководитель Авилов Вадим Игоревич, Кандидат технических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Южный федеральный университет" , Ростовская обл

Конкурс №71 - Конкурс 2022 года «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 09 - Инженерные науки; 09-709 - Нанотранзисторы и другие наноэлектронные приборы элементной базы информационных систем

Ключевые слова нанотехнологии, наноматериалы, электрохимические оксиды, мемристоры, искусственные синапсы, нейронная сеть, искусственный интеллект, робототехника

Код ГРНТИ47.09.48


 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ


Аннотация
Одним из направлений развития современной электроники является изготовление нейроморфных устройств, нейросетей и систем искусственного интеллекта для робототехнического применения, повторяющих принципы работы человеческого мозга, в котором передача информации осуществляется через синапс. Для реализации искусственных синапсов в электронике могут использоваться мемристоры, способные переключаться между различными состояниями и обеспечивать операции обучения и функционирования таких устройств. Способность мемристоров переключаться в широком диапазоне значений позволит применять более тонкую настройку "веса" искусственного синапса, по сравнению с синапсом, реализованным на основе транзисторов. В настоящее время формированию и исследованию мемристоров уделяется огромное внимание в научном сообществе. Выделяют несколько различных групп материалов, проявляющих эффект мемристивного переключения, среди которых выделяются электрохимические оксиды, поскольку в процессе их синтеза происходит генерация кислородных вакансий, обеспечивающих переключение мемристора в процессе его функционирования. Кроме того, мемристоры на основе электрохимических оксидов обладают наилучшими показателями по скорости переключения, диапазону переключаемых состояний и воспроизводимости. Однако, в большинстве случаев, для экспериментальных исследований используются структуры высотой от 50 нм и с латеральными размерами 0,5 мкм и более, что в результате негативно сказывается на степени интеграции элементов на кристалле. Поэтому первой актуальной задачей проекта является формирование и исследование наноразмерных мемристоров на основе электрохимических оксидов высотой до 10 нм. Кроме того, анализ литературы показал, что в большинстве работ не затрагивается глубокий анализ физико-химических процессов резистивного переключения мемристора. Авторы только на словах описывают физико-химические процессы в объеме оксида, не приводя количественных характеристик или качественных оценок перемещения кислородных вакансий и соответствующих им мемристивным переключениям. Поэтому второй актуальной задачей проекта является экспериментальное исследование и теоретические расчеты физико-химических процессов в объеме оксидных наноструктур, приводящих к эффекту резистивного переключения. Другой актуальной задачей проекта является формирование и исследование параметров искусственных синапсов на основе электрохимического оксида, а также получение структуры нейронной сети на основе представленных искусственных синапсов.


 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ


 

 

Аннотация результатов, полученных в 2025 году
Третий год проекта логически продолжает исследования, начатые на первом и втором этапе проекта и посвящен изготовлению, обучению и исследованию макета нейронной сети. 1. Была разработана и оптимизирована топология нейронной сети на основе разработанных искусственных синапсов. Предложена схема реализации отрицательного "веса" искусственного синапса. 2. Изготовлен макет однослойной нейронной сети на основе искусственных синапсов с 4 входами и 4 выходами. Изготовленный макет подключен к контактным площадкам и помещен в корпус для дальнейших исследований. 3. Разработан алгоритм обучения разработанной структуры нейронной сети на основе искусственных синапсов, позволяющий переключать отдельные мемристорные структуры, при этом исключающий переключение соседних структур за счет возникновения "тока утечки". 4. Проведено обучение макета нейронной сети для выполнения задачи классификации. Была поставлена задача классификации двух входных сигналов. Разработана таблица истинности и схема переключения мемристорных структур. 5. Проведено исследование воспроизводимости и временной стабильности работы нейронной сети. Показано, что разработанный макет максимизирует выходной ток через соответствующую структуру на протяжении 6. Подготовлены публикации по теме проекта. Опубликованы статьи в журналах Nanomaterials и School Dynamics of Complex Networks and their Applications, одна статья направлена и принята к печати в журнале Наноиндустрия.

 

Публикации

1. Авилов В.И., Полупанов Н.В., Паршина Н.В., Смирнов В.А. Моделирование распределения кислородных вакансий в мемристорных наноструктурах электрохимического оксида титана для нейроморфной микроэлектроники Наноиндустрия, Наноиндустрия. Спецвыпуск 11s, том 18(135), 2025 (год публикации - 2025)

2. Авилов В.И., Томинов Р.В., Вакулов З.Е., Родригес Д., Полупанов Н.В., Смирнов В.А. Nanoscale Titanium Oxide Memristive Structures for Neuromorphic Applications: Atomic Force Anodization Techniques, Modeling, Chemical Composition, and Resistive Switching Properties Nanomaterials, Nanomaterials 2025, 15(1), 75 (год публикации - 2025)
10.3390/nano15010075

3. Авилов В.И., Пракаш Ч., Полупанов Н.В., Федотов А.А., Казанцев В.Б., Смирнов В.А. Memristor structures shape effect: nanoscale resistive switching of dot and lateral electrochemical titanium oxide Dynamics of Complex Networks and their Applications (DCNA), Dynamics of Complex Networks and their Applications (DCNA), 2024, pp. 1-4 (год публикации - 2024)
10.1109/DCNA63495.2024.10718530


Возможность практического использования результатов
Выполнение проекта послужит основой для развития нейроэлектроники в РФ и позволит создать и закрепить превосходство России в сфере нейротехнологий, нейроэлектроники и новой ЭКБ. Выполнение проекта не только позволит решить поставленные задачи, соответствующие национальным проектам и потребностям предприятий высокотехнологичной отрасли РФ, но и обеспечит технологический суверенитет и долгосрочное лидерство нашей страны в прорывных тематиках.