Perspectiva: Memristores de óxido estabilizados por entropía

Un array de memristores ha emergido como un potencial hardware computacional para la inteligencia artificial (IA). Tiene un efecto de memoria inherente que permite el almacenamiento de información en forma de conductancia eléctrica fácilmente programable, haciéndolo adecuado para un procesamiento de datos eficiente sin necesidad de mover datos entre el procesador y la memoria. Para realizar su máximo potencial en aplicaciones de IA, se requiere un ajuste fino de la dinámica interna del dispositivo para implementar un sistema de red que emplee funciones dinámicas. Aquí, proporcionamos una perspectiva sobre óxidos multicationicos estabilizados por entropía como un sistema de materiales ampliamente ajustable para aplicaciones de memristores. Destacamos el potencial para un procesamiento de datos eficiente en tareas de aprendizaje automático habilitado por la implementación de redes neuronales “específicas para tareas” que derivan de esta ajustabilidad de materiales.