4. Memristor, der Speicherwiderstand

Ein neuronales Netzwerk wird modelliert mit elektrischen Schaltkreisen. Der „Memistor“ (ein Widerstand mit Speicher) – Abschn. 4.1.1 – wurde entwickelt, um eine elektronisch variable Verstärkungsregelung zusammen mit dem Speicher zu erhalten, der zum Speichern der Erfahrungen des Systems erforderlich ist. Die Erfahrungen werden in ihrer kompaktesten Form gespeichert. Memristoren (Abschn. 4.1.2) sind im Grunde genommen eine vierte Klasse von elektrischen Schaltungen, die den Widerstand, den Kondensator und die Induktivität verbinden, der einzigartige Eigenschaften hat vor allem im Nanobereich. So variiert der Widerstand eines Memristors je nach der Funktion des Memristance-Gerätes. Die neuronalen Netze sind RMS-Aufgaben (Recognition, Data Mining and Synthesis) den Embedded Systemen gewidmet (Abschn. 4.3). Diese MEMS-Vorrichtungen werden in verschiedenen Stadien während des Herstellungsprozesses getestet (Abschn. 4.2.1), um die Leistung und Zuverlässigkeit der Vorrichtung zu prüfen. Die Spintronik verwendet eine bekannte Wirkung (Spin Transfer), um simultan memristive Nanosynapsen und effizientere Nanoneuronen zu realisieren. Die Forscher haben eine neue Art Memristor, basierend auf den Tunneleffekt, entwickelt (Abschn. 4.5.2). Durch Modulation des elektrischen Feldes ist es möglich, den elektrischen Widerstand zu variieren. Eine Memristor-Synapse besteht aus einer dünnen ferroelektrischen Schicht zwischen zwei Elektroden. Deren Leitfähigkeit kann ähnlich wie in Neuronen durch Strompulse gesteuert werden.