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memristor-circuit

Design memristor crossbar arrays for neuromorphic computing! Learn how memory resistors enable brain-like computers that merge memory and processing, just like biological neurons. Build circuits in 3 minutes.

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これは何?

🎯 シミュレーターのヒント

📚 用語集

Memristor
記憶抵抗器 - 抵抗がそれを流れる電流の履歴に依存する 2 端子電子デバイス。 4番目の基本的な受動回路素子。
Crossbar Array
水平および垂直のナノワイヤの交差点に形成されたメモリスタの高密度グリッドにより、大規模な並列計算とストレージが可能になります。
Ron (Low Resistance State)
メモリスタが ON (導通) 状態にあるときの抵抗。通常、保存された「1」または強力なシナプスの重みを表します。
Roff (High Resistance State)
メモリスタがオフ (絶縁) 状態にあるときの抵抗。通常、保存された「0」または弱いシナプス重みを表します。
Neuromorphic Computing
生物学的ニューラル ネットワークのアーキテクチャと機能にヒントを得たコンピューティング システム。デジタル クロック ベースの計算ではなく、アナログのイベント駆動型処理を使用します。
Von Neumann Bottleneck
従来のコンピュータでは、別個のメモリと処理ユニット間のデータ転送によって引き起こされるパフォーマンスの制限が、メモリスタによって解消されます。
In-Memory Computing
データが保存されている場所で直接計算を実行し、メモリとプロセッサ間のデータ移動に伴うエネルギーと時間のコストを回避します。
Resistive Switching
印加された電圧により薄膜内でイオンの移動が引き起こされ、その抵抗が高い状態と低い状態の間で変化する物理的プロセス。
Oxygen Vacancy
金属酸化物格子内で酸素原子が欠落しており、移動性の帯電欠陥として機能し、多くのメモリスタ デバイスの導電性フィラメントを形成します。
Conductive Filament
酸素欠損が蓄積すると、デバイス全体に形成される還元された金属酸化物のナノスケールブリッジが、低抵抗のオン状態を作り出します。
Pinched Hysteresis
メモリスタの特徴的な 8 の字 I-V 曲線は、抵抗が印加電圧の履歴に依存することを示しています。
Synaptic Weight
2 つのニューロン間の接続の強さ。ニューロモーフィック ハードウェアでは、メモリスタのコンダクタンス (1/抵抗) で表されます。
STDP (Spike-Timing-Dependent Plasticity)
シナプスの強度がシナプス前後のスパイクの相対的なタイミングに基づいて変化する生物学的学習ルール。一部のメモリスタによって自然に実装されています。
VMM (Vector-Matrix Multiplication)
ニューラル ネットワークの中核となる数学的演算。オームの法則を使用してメモリスタ クロスバー アレイによって単一ステップで実行されます。
Sneak Current
クロスバー アレイ内の選択されていないメモリスタに不要な電流が流れ、大規模アレイで読み取り/書き込みエラーを引き起こします。
TiO2 Memristor
最初に実験的に実証されたメモリスタは、二酸化チタンの薄膜を使用して 2008 年に HP Labs によって構築されました。

🏆 主要人物

Leon Chua (1971)

カリフォルニア大学バークレー校の教授。1971 年に対称性の議論を通じて電荷と磁束を結び付ける 4 番目の基本的な受動回路要素としてメモリスタの存在を理論的に予測しました。

R. Stanley Williams (2008)

2008 年に二酸化チタン薄膜を使用して最初の物理メモリスタを構築した HP Labs チームを率いて、Chua の 37 年前の予測を裏付け、エレクトロニクスの新しい分野を立ち上げました。

Dmitri Strukov (2008-present)

HP Labs の研究者であり、TiO2 メモリスタの物理モデルを共同開発し、ニューロモーフィック コンピューティング用のメモリスティブ クロスバー アーキテクチャの先駆者であるカリフォルニア大学サンタバーバラ校の教授

H.-S. Philip Wong (2010s-present)

抵抗スイッチング機構の理解を進め、高い計算密度を備えた実用的なメモリスタベースのニューラルネットワークアクセラレータを開発したスタンフォード大学の教授

Wei Lu (2010-present)

ミシガン大学教授。メモリスタがシナプス可塑性規則 (STDP) を自然に実装できることを実証し、最初のメモリスタベースの連想記憶システムのいくつかを構築した

Giacomo Indiveri (2011-present)

チューリヒ工科大学教授。混合信号ニューロモーフィック回路の先駆者であり、リアルタイム感覚処理用のメモリスタ統合ニューロモーフィック プロセッサを開発した。

🎓 学習リソース

💬 学習者へ

{'encouragement': 'You are learning about a device that was predicted by pure mathematical reasoning 37 years before it was built. The memristor shows that theoretical insight and careful engineering can change the world. The chip designers who will build the first brain-equivalent computer are learning right now.', 'reminder': 'The transistor was invented in 1947 and seemed like a curiosity. Today, there are more transistors on Earth than grains of sand. The memristor, discovered in 2008, could be at the beginning of a similar revolution - computing that works like the human brain.', 'action': 'Start designing! Build crossbar arrays, write and read memristor states, explore I-V characteristics, and perform vector-matrix multiplication. Every neuromorphic chip designer started by understanding these fundamentals.', 'dream': 'Perhaps an electronics student in Dhaka will design the memristor crossbar that makes AI accessible on a $1 chip. Perhaps a young engineer in Mogadishu will create brain-like processors that run on solar power. The neuromorphic future belongs to creative minds everywhere.', 'wiaVision': 'WIA Book believes that the knowledge to design brain-like computers belongs to everyone. From Seoul to Lagos, from Zurich to Dhaka - this is your gateway to the neuromorphic computing revolution. Free forever, in the spirit of Hongik-ingan.'}

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