В Пенсильванском государственном университете (Penn State) создали мемристор на основе ДНК и перовскита
Авторы работы использовали синтетическую ДНК с наночастицами серебра, чтобы сформировать проводящий слой в гибридном устройстве памяти. В описании приведены два заявления о снижении потребляемой мощности: в 100 раз и до одной десятой по сравнению с сопоставимыми технологиями; условия этих сравнений не раскрыты.
Исследователи из Пенсильванского государственного университета (Penn State) разработали гибридное устройство памяти — мемристор, в котором синтетическая ДНК сочетается с тонкими плёнками перовскита. Работа опубликована в журнале Advanced Functional Materials; на технологию также подана патентная заявка.
Мемристор способен сохранять сведения о предыдущем прохождении электрического тока после отключения питания. Это отличает его от обычного резистора и позволяет хранить и обрабатывать информацию в одном элементе. Такой принцип рассматривают как основу для нейроморфных вычислительных систем, которые должны работать по модели, отчасти напоминающей работу нейронов.
Для устройства команда создала короткие последовательности синтетической ДНК с заданным составом и длиной. В ДНК добавили наночастицы серебра, благодаря чему слой стал проводить электричество, а его молекулярные структуры — выстраиваться более упорядоченно. Затем этот слой объединили с перовскитом — полупроводниковым материалом, который уже применяется, в частности, в солнечных элементах, лазерах и устройствах хранения данных.
Авторы утверждают, что в получившемся устройстве электроны устойчиво перемещались при напряжении менее 0,1 В. Оно также сохраняло работоспособность при температурах, близких к 250 градусам по Фаренгейту, и более шести недель при комнатной температуре.
В описании приведены два заявления о потребляемой мощности. Один из авторов говорит о потреблении в 100 раз меньшей мощности по сравнению с традиционными накопителями, включая флеш-накопители. В другом фрагменте описания указано, что система выполняет ту же функцию памяти, что и сопоставимые технологии, потребляя одну десятую их мощности. Поскольку условия двух сравнений в доступном описании не раскрыты, их нельзя напрямую сопоставить.
Исследователи связывают разработку с растущими требованиями ИИ к памяти большой ёмкости и низкому энергопотреблению. Авторы рассматривают подход как основу для будущей электроники; для практических коммерческих систем, по их словам, остаются требования к ёмкости и энергопотреблению.