Ученые Института физики полупроводников им.А.В. Ржанова (ИФП, Новосибирск) создали новый материал для мемристоров (резисторов, обладающих памятью), в тысячу раз более эффективных, чем флеш-память, сообщает пресс-служба ИФП.
Материал представляет собой композит из наночастиц оксида ванадия, проводящих электрический ток, покрытых фторированным графеном, выполняющим роль изоляции.
"Разработанные структуры могут использоваться для изготовления элементов памяти гибкой электроники: они выдерживают многочисленные деформации, способны хранить и многократно перезаписывать информацию всего за 30 наносекунд", - говорится в сообщении.
Элементы памяти из нового композитного материала печатают на 2D принтере: готовятся специальные чернила и машина наносит их на полимерный материал, при этом напечатанные структуры можно сгибать практически вдвое - проводящие компоненты не пострадают и продолжат переключаться.
ИФП разработал надежную, удобную и воспроизводимую технологию получения фторированного графена, которой больше нет нигде в мире, подчеркивает пресс-служба.
"Конечно, персональный компьютер напечатать невозможно, но, например, телефоны сейчас стремятся сделать гибкими, как и другие гаджеты: фитнес-браслеты, носимые сенсорные системы для мониторинга состояния здоровья и так далее", - отмечает ведущий научный сотрудник лаборатории физики и технологии трехмерных наноструктур ИФП Ирина Антонова.
В дальнейшем исследователи планируют протестировать способность отдельных наночастиц композита выступать в качестве мемристоров, чтобы достичь предельной плотности компонентов.
Мемристор - микроэлектронный компонент, изменяющий свое сопротивление в зависимости от протекшего через него электрического заряда. Если использовать относительно низкие напряжения - их называют считывающими - можно прочитать информацию, зафиксированную на мемристоре в момент подачи высокого напряжения, не изменив состояния прибора.
Большая разница токов в открытом и закрытом состояниях, позволяет создать систему из нескольких тысяч мемристоров. Это, с одной стороны, увеличивает емкость памяти, а с другой - дает возможность создавать нейроморфные сети, по принципу работы схожие с человеческим мозгом.