Ученые разработали гибкие мемристоры — электронные компоненты, способные одновременно хранить и обрабатывать информацию подобно связям между клетками мозга. В основе новых устройств лежит полимер, в который добавлены наночастицы оксида молибдена. Такой состав позволяет мемристору работать стабильнее аналогов и выдерживать сильные изгибы. Благодаря этому разработка может лечь в основу автономной носимой электроники, например, устройств для отслеживания состояния здоровья. Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в Journal of Alloys and Compounds.
Носимая электроника — фитнес-браслеты, медицинские датчики, умная одежда — собирает все больше информации о состоянии человека, но такие данные для обработки часто передаются на внешнее устройство, например, телефон, что расходует заряд и требует постоянной связи. Альтернативой этим «связанным» устройствам могут стать мемристоры — элементы, которые одновременно хранят и обрабатывают информацию благодаря тому, что их электрическое сопротивление меняется под действием приложенного напряжения и сохраняется после его снятия. Причем меняется оно не скачком, как в обычной памяти с ее нулями и единицами, а плавно, принимая множество промежуточных значений. Это свойство можно сравнить с явлением, которое в мозге называют пластичностью: «вес» синапса (связи между нейронами) постепенно усиливается или ослабевает в зависимости от того, как часто по нему проходят сигналы. Мемристоры ведут себя похожим образом, поэтому на таких элементах можно строить искусственные нейронные сети, работающие прямо в носимом устройстве.
Наиболее удобны для носимой электроники гибкие мемристоры, которые делают на полимерных подложках. Однако они чувствительны к воздуху и влаге. Кроме того, их переключение между разными состояниями может быть непредсказуемым, то есть происходить при разных напряжениях. Такая нестабильность затрудняет управление устройством и снижает его надежность. Поэтому ученые стремятся найти улучшенные материалы для мемристоров.
Исследователи из Национального исследовательского центра «Курчатовский институт» (Москва) и Московского физико-технического института (Долгопрудный) разработали гибкие мемристоры на основе полимера парилена с добавлением наночастиц оксида молибдена.
За основу авторы взяли готовую гибкую пленку из доступного полимера полиэтиленнафталата, на который предварительно был нанесен слой из оксида индия с оловом. Этот оксид выступал одним из элементов, проводящих ток в устройстве. На такую основу ученые напылили нанокомпозитный слой — смесь полимера парилена и наночастиц оксида молибдена.
Парилен был выбран неслучайно: этот прозрачный и гибкий полимер одобрен для медицинских применений, и им покрывают имплантаты и электронику для защиты от влаги. Однако у материала есть слабое место — он резко и недостаточно предсказуемо переключается между состояниями. Добавление в его структуру наночастиц позволило решить эту проблему. В результате именно пленка из парилена и наночастиц отвечала за переключение мемристора и, следовательно, за запись и обработку информации. Сверху исследователи нанесли слой из меди, который, как и оксид индия с оловом, проводил ток.
Эксперименты показали, что полученные устройства работают стабильнее аналогов, выдерживают более тысячи циклов переключения и многократные изгибы с радиусом до пяти миллиметров — туже, чем если обернуть пленку вокруг пальца. Работоспособность сохранилась и после сотни циклов сгибания, и спустя полгода после испытаний. Для сравнения, другие полимерные мемристоры обычно деградируют со временем. Улучшение характеристик авторы связывают с тем, что наночастицы помогают сформировать в материале более стабильные проводящие «каналы», посредством которых мемристоры переключаются.
Кроме того, ученые провели компьютерное моделирование, заложив в него измеренные в экспериментах характеристики устройств, и выяснили, что смоделированная нейронная сеть на основе созданных мемристоров способна распознавать физическую активность человека по сигналам носимых датчиков с точностью около 90%.
«Такие элементы можно разместить, например, на руке или на ткани одежды, и они будут обрабатывать сигналы с существенно меньшими энергозатратами, чем это делают обычные гаджеты. Кроме того, носимые датчики на их основе будут работать автономно и долго. Наша разработка найдет применение в медицинских системах мониторинга состояния здоровья, нейропротезировании, а также в перспективе в машинном зрении, робототехнике и обработке больших массивов данных. В дальнейшем мы планируем создать гибкие кроссбары: два набора перпендикулярных проводящих дорожек с мемристором в каждом пересечении. В такой решетке сигналы обрабатываются сразу всем массивом, а не элемент за элементом, что дает выигрыш в скорости и снижает энергозатраты», — рассказывает руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Анна Мацукатова, кандидат физико-математических наук, научный сотрудник НИЦ «Курчатовский институт».
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
