Journal of Communications Technology and ElectronicsJournal of Communications Technology and ElectronicsРадиотехника и электроника0033-84943034-5901The Russian Academy of Sciences65074710.31857/S0033849423100170DNNGTFNEW ELECTRONIC SYSTEMS AND ELEMENTSНОВЫЕ РАДИОЭЛЕКТРОННЫЕ СИСТЕМЫ И ЭЛЕМЕНТЫКомпактная поведенческая модель нанокомпозитного мемристораКомпактная поведенческая модель нанокомпозитного мемристораСуражевскийИ.СуражевскийИ. А.isurazhevsky@yandex.ruРыльковВ.РыльковВ. В.isurazhevsky@yandex.ruДеминВ.ДеминВ. А.isurazhevsky@yandex.ruНациональный исследовательский центр “Курчатовский институт”Фрязинский филиал Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН0111202368111140114631012025Copyright ©; 2023, И.А. Суражевский, В.В. Рыльков, В.А. ДеминCopyright ©; 2023, И.А. Суражевский, В.В. Рыльков, В.А. Демин2023И.А. Суражевский, В.В. Рыльков, В.А. ДеминИ.А. Суражевский, В.В. Рыльков, В.А. Деминhttps://innoscience.ru/0033-8494/article/view/650747

Предложена компактная поведенческая модель нанокомпозитного мемристора (Co40Fe40B20)x(LiNbO3)100 – x, которая количественно описывает динамику изменения проводимости лабораторных образцов, а также реализует механизмы конечного времени хранения резистивных состояний, разбросов по напряжениям переключения от цикла к циклу и от устройства к устройству. Показана возможность реализации импульсной нейронной сети с синаптическими мемристорными связями на основе данной модели.

Предложена компактная поведенческая модель нанокомпозитного мемристора (Co40Fe40B20)x(LiNbO3)100 – x, которая количественно описывает динамику изменения проводимости лабораторных образцов, а также реализует механизмы конечного времени хранения резистивных состояний, разбросов по напряжениям переключения от цикла к циклу и от устройства к устройству. Показана возможность реализации импульсной нейронной сети с синаптическими мемристорными связями на основе данной модели.

Gasseling T. // Microw. J. 2012. V. 55. P. 74.Денисенко В.В. // Электроника: Наука, технология, бизнес. 2004. № 5. C. 76.Chauhan Y.S., Venugopalan S., Karim M.A. et al. // 2012 Proc. Europ. Solid-State Circuits Conf. Bordeux. 12‒17 Sept. N.Y.: IEEE, 2012. P. 30. https://doi.org/10.1109/ESSCIRC.2012.6341249Łuszczek M., Turzynski M., Swisulski D. // Int. J. Electron. Telecommun. 2020. V. 66. № 4. P. 753.Hennessy J.L., Patterson D.A. Computer Architecture: A Quantitative Approach. 7th ed. Cambridge MA: Morgan Kaufmann Publ., 2019.Simonyan K., Zisserman A. // 3rd Int. Conf. Learn. Represent. ICLR San Diego 7–9 May 2015 – Conf. Track Proc. 2015. P. 1.He K., Zhang X., Ren S., Sun J. // 2016 IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Las Vegas. 27–30 Jun. N.Y.: IEEE, 2016. P. 770.Brown T.B., Kaplan J., Ryder N. et al. // arXiv: 2005.14165. 2020. https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.14165Yao P., Wu H., Gao B. et al.// Nature. 2020. V. 577. № 7792. P. 641.Hu M., Graves C.E., Li C. et al. // Adv. Mater. 2018. V. 30. № 9. Article No. 1705914.Wan W., Kubendran R., Schaefer C. et al. // Nature. 2022. V. 608. № 7923. P. 504.Kvatinsky S., Friedman E.G., Kolodny A., Weiser U.C. // IEEE Trans. 2013. V. TCAS-I-60. № 1. P. 211.Kvatinsky S., Ramadan M., Friedman E.G., Kolodny A. // IEEE Trans. 2015. V. TCAS-II-62. № 8. P. 786.Abunahla H., Mohammad B. Memristor Technology: Synthesis and Modeling for Sensing and Security Applications. Cham: Springer, 2018. P. 93.Теплов Г.С., Горнев Е.С. // Микроэлектроника. 2019. Т. 48. № 3. С. 163.Мацукатова А.Н., Никируй К.Э., Миннеханов А.А. и др. // РЭ. 2020. Т. 65. № 10. C. 1008.Никируй К.Э., Ильясов А.И., Емельянов А.В. и др. // ФТТ. 2020. Т. 62. № 9. C. 1562.Demin V.A., Surazhevsky I.A., Emelyanov A.V. et al. // J. Comput. Electron. 2020. V. 19. № 2. P. 565.Surazhevsky I.A., Demin V.A., Ilyasov A.I. et al. // Chaos, Solitons and Fractals. 2021. V. 146. Article No. 110890.Surazhevsky I.A., Nikiruy K.E., Emelyanov A.V. et al. // Nanoindustry Russ. 2022. V. 15. P. 470.Davies M., Srinivasa N., Lin T.H. et al. // IEEE Micro. 2018. V. 38. № 1. P. 82.Sboev A., Serenko A., Rybka R., Vlasov D. // Math. Methods Appl. Sci. 2020. V. 43. № 13. P. 7802.Demin V.A., Nekhaev D.V., Surazhevsky I.A. et al. // Neural Networks. 2021. V. 134. P. 64.Demin V., Nekhaev D. // Frontiers in Neuroinformatics. 2018. V. 12. Article No. 79.