Dinámica caótica en memristores Mott de NbO2 a nanoescala para computación analógica

Título	Dinámica caótica en memristores Mott de NbO2 a nanoescala para computación analógica
Autores	Suhas Kumar, John Paul Strachan, R. Stanley Williams
Revista	Naturaleza
Fecha	08/09/2017
DOI	https://doi.org/10.1038/nature23307
Introducción	Los actuales sistemas de aprendizaje automático emplean a menudo modelos neuronales simplificados, que carecen de los intrincados fenómenos no lineales presentes en los sistemas biológicos, que presentan una dinámica cooperativa espaciotemporal. Hay indicios de que las neuronas pueden funcionar al "borde del caos", un estado crucial para la complejidad, la eficacia del aprendizaje, la adaptabilidad y la computación no booleana. Las redes neuronales muestran una mayor complejidad computacional en este límite, y se han propuesto elementos caóticos para resolver problemas de optimización. El desarrollo de una fuente de comportamiento caótico controlable, integrable en un circuito de inspiración neuronal, podría ser vital para futuros sistemas computacionales. Anteriormente, los elementos caóticos se simulaban mediante complejos circuitos de transistores, pero aún no se había desarrollado un dispositivo electrónico escalable que demostrara una dinámica caótica. Este estudio presenta memristores Mott de dióxido de niobio (NbO2) a nanoescala, de menos de 100 nanómetros, que presentan una resistencia diferencial negativa controlada por corriente e impulsada por transporte no lineal y una resistencia diferencial negativa controlada por temperatura e impulsada por transición Mott. Los materiales de Mott, con transiciones metal-aislante dependientes de la temperatura, actúan como interruptores electrónicos, proporcionando una resistencia dependiente de la historia. Estos memristores se integraron en un oscilador de relajación, revelando una gama sintonizable de oscilaciones periódicas y caóticas. Estos memristores podrían mejorar la computación de inspiración neuronal generando señales pseudoaleatorias, impidiendo la sincronización global y ayudando en la búsqueda de mínimos globales durante la optimización con restricciones. En concreto, la incorporación de estos memristores a las redes Hopfield puede mejorar significativamente la eficiencia y la precisión de la convergencia en la resolución de problemas computacionalmente difíciles.
Cita	Suhas Kumar, John Paul Strachan y R. Stanley Williams. Chaotic dynamics in nanoscale NbO2 Mott memristors for analogue computing. Nature. 2017. DOI: 10.1038/nature23307
Elemento	Niobio (Nb)
Materiales	Óxidos , Compuestos químicos
Temas	Nanotecnología y nanomateriales , Aprendizaje automático en el diseño de materiales

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