Schwerpunkte

Dotierung ist entscheidend

Künstliche Synapsen nach Maß

11. Mai 2020, 10:21 Uhr   |  Heinz Arnold

Künstliche Synapsen nach Maß
© RWTH Aachen / Peter Winandy

Dr. Ilia Valov (vorne links) im Oxidcluster am Forschungszentrum Jülich, in dem Experimente für die aktuelle Arbeit durchgeführt wurden. Im Hintergrund: Michael Lübben (Mitte) und Prof. Rainer Waser (rechts).

Für die Schalteigenschaften von Memristoren, mit denen sich Synapsen nachbilden lassen, sind minimale Materialmengen entscheidend.

Forscher der Jülich Aachen Research Alliance (JARA) und des deutschen Technologiekonzerns Heraeus haben herausgefunden, wie sich die Schalteigenschaften dieser Elemente planmäßig beeinflussen lassen. Memristive Bauelementen gelten als vielversprechend, um biologische Nervenzellen nachzubilden, weil sie mit extrem wenig Strom auskommen und sich ähnlich wie Neuronen verhalten.

Entscheidend für die Eigenschaften von Memristoren sind kleinste stoffliche Unterschiede, so gering, dass sie von der Fachwelt bislang übersehen wurden. Die Design-Vorgaben der Forscher könnten den Weg ebnen für zahlreiche Anwendungen, etwa für energieeffiziente, nicht-flüchtige Speicher oder neuro-inspirierte Computer.

Aufgrund ihrer besonderen Eigenschaften wird ihre Entwicklung von Memristoren in vielen Unternehmen und Forschungseinrichtungen weltweit verfolgt. Der japanische Elektronikkonzern NEC hat bereits 2017 erste Prototypen in Satelliten eingebaut. Viele andere große Unternehmen wie Hewlett Packard, Intel, IBM und Samsung arbeiten daran, neuartige Rechner- und Speichertypen mit memristiven Elementen auf den Markt zu bringen.

Memristioren sind im Grunde nichts anderes als ein »Widerstand mit Gedächtnis«, der sich zwischen einem niedrigen und einem hohen Wert hin und her schalten lässt. Die Bauelemente sind damit prinzipiell lernfähig, ähnlich wie eine Synapse des biologischen Nervensystems. »Memristive Elemente gelten als ideale Kandidaten für neuro-inspirierte Computer nach dem Vorbild des Gehirns, die im Zusammenhang mit Deep Learning und künstlicher Intelligenz großes Interesse wecken«, erläutert Dr. Ilia Valov vom Peter Grünberg Institut (PGI-7) des Forschungszentrums Jülich. Wie Memristoren den Weg zur Künstlichen Intelligenz ebenen können, hatte Dr. Ilia Valov im Interview mit arkt&Tecnik beschreiben.

Bei memristiven Elemente lässt sich die Stärke der elektrischen Übertragung analog verändern, indem eine Spannung angelegt wird. In sogenannten Elektrochemischen Metallisiserungszellen (ECM) bildet sich zwischen den beiden äußeren metallischen Schich
© Forschungszentrum Jülich / Tobias

Bei memristiven Elemente lässt sich die Stärke der elektrischen Übertragung analog verändern, indem eine Spannung angelegt wird. In sogenannten Elektrochemischen Metallisiserungszellen (ECM) bildet sich zwischen den beiden äußeren metallischen Schichten ein metallisches Filament aus. Dadurch verkürzt sich effektiv der Abstand zwischen den beiden Schichten, was die Leitfähigkeit erhöht.

Er und sein Team beschreiben in der aktuellen Ausgabe der Open-Access-Zeitschrift Science Advances, wie sich die Schalteigenschaften memristiver Bauelemente gezielt beeinflussen lassen. Entscheidender Faktor ist demnach die Reinheit der zentralen Oxidschicht. »Je nachdem, ob man ein 99,999999-prozentig reines Material verwendet, ein Fremdatom in zehn Millionen Atome des reinen Materials einbringt oder ein Fremdatom in hundert Atome, unterscheiden sich die Eigenschaften der memristiven Elemente sehr stark«, sagt Valov.

Dieser Effekt war von der Fachwelt bislang übersehen worden. Er lässt sich gezielt für das Design memristiver Systeme nutzen, ähnlich einer Dotierung von Halbleitern in der Informationstechnologie. »Durch die Einbringung von Fremdatomen beeinflussen wir die Löslichkeit und Transporteigenschaften der dünnen Oxidschichten«, erklärt Dr. Christian Neumann vom Technologiekonzern Heraeus. Seit der ersten Idee im Jahr 2015 begleitet er das Projekt mit seiner Materialexpertise.

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RWTH Aachen International Academy, Forschungszentrum Jülich GmbH, Heraeus Materials Technology GmbH & Co. KG