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集成传感记忆的低能耗光纤型忆阻器阵列
基于电阻开关的忆阻器 (RS) 是一种令人着迷的新兴存储技术，由于其 1 – 8 个优点而备受关注，包括可行、运行速度快、长时间保留、高密度和低能耗。为了模仿生物体对外部刺激作出反应并存储感知信号的功能，集成记忆感应系统应运而生。例如，Bowen Zhu 等人 9 将压力传感器集成到记忆装置中，在最先进的电子皮肤装置和皮肤启发集成触觉记忆装置之间建立了桥梁，以模仿自然皮肤的触觉记忆。在另一个例子中，就视觉记忆系统而言，将紫外光传感器集成到忆阻器阵列上能够为认知任务提供必要的外部感觉记忆。10,11
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关于2D材料的主题，我们提供了一个兼职职位（每周65％，26小时，薪金组E 13 TV-L），最初限制为3年。成功的候选人将加入由Andrey Turchanin教授（https://www.apc.uni-jena.de/）领导的一个高度积极进取的跨学科实验研究小组。该小组专注于与无机和有机二维（2D）材料的纳米科学和纳米技术有关的物理，化学和材料科学方面。该小组的主要研究领域包括使用最新的光谱和显微镜技术对其物理和化学性质的纳米级增长，以及其在电子，光子和光电设备中的功能特性的表征，包括现场效果晶体透明剂，光电材料，光电材料，化学材料和Biochem和Biochem，化学和Biochem，Biochem，Biochem和Biochem，Biochem，Biochem，Biochem，Biochem，Biochem，Biochem，Biochem，Biochem，Biochem，Biochem，Biochem，Biochem，Biochem，Biochem，Biochem和Biochem。您的职责：
在最低意识的AI设计中进行更好沟通的意图
2023年10月2日收到2023年11月23日在线发布于2023年12月8日，抽象意识是具有故意性的能力，这是一个以各种时间尺度运行的过程。为了有意识，人造设备必须表达能够解决内在性问题的功能，在这种功能中，可以在语言之前将“含义”视为一种非上下文动态，从而导致理解“含义”。这暗示着取代建立意识人工智能（AI）的意识问题。开发模型仿真并探索机器如何理解意义的基本机制对于最小意识AI的发展至关重要。已由Alemdar及其同事[对全体脑理论的新见解：对主动意识的影响。多尺度神经科学杂志2（2023），159-168]，它是通过理解从负面动作中得出的不确定性来推进人工系统的框架，以创建有意的系统，需要通过信息渠道进行量子热波动，而不是识别（请参见，自发的）感官渠道。改善有意识AI中的通信需要软件和硬件实现。该软件可以通过多尺度时间处理的脑机界面来开发，而硬件实现可以通过在人工“ wetwire”质子细丝中使用偶极样氢离子（Proton）相互作用来创建能量来完成。可以通过嵌入现实世界设备中的质子“ wetwire”细丝中实现的回忆录来实现机器的理解。本报告为该过程提供了一个蓝图，但不涵盖算法或工程方面，在最低意识的AI可以开始运行之前，需要对此进行概念化。关键词：基于十二碳图的脑机界面，最少意识的AI，故意性，机器理解，人工体验性，质子“湿软件”，Memristors，流体动力对，偶极子样质子共振，能量流，能量流，波动，波动。
Fernando CORINTO 博士
Fernando CORINTO，博士 电气工程教授 都灵理工大学 电子与电信系 Corso Duca degli Abruzzi, 24, 10129 - 都灵 - 意大利 个人简历 Fernando Corinto 分别于 2001 年和 2005 年获得都灵理工大学电子工程硕士学位和电子与通信工程博士学位。他还于 2005 年获得都灵理工大学欧洲博士学位。Corinto 教授于 2004 年荣获玛丽居里奖学金。他目前是都灵理工大学电子与电信系电气工程教授。他的研究活动主要集中在非线性动态电路和系统、复杂/神经网络和用于优化问题的忆阻器纳米技术方面。 Corinto 教授是 2 本书、7 个书籍章节和 150 多篇国际期刊和会议论文的合著者。自 2010 年以来，他担任 IEEE 高级会员。他还是 IEEE CAS 技术委员会“蜂窝纳米级网络和阵列计算”和“非线性电路和系统”的成员。Corinto 教授曾担任 IEEE 北意大利 CAS 分会的副主席。Corinto 教授于 2014-2015 年担任 IEEE 电路和系统汇刊 I 的副主编。自 2015 年 1 月以来，他还担任国际电路理论与应用杂志的编辑委员会和评论编辑。Corinto 教授曾担任 COST Action“忆阻器 - 器件、模型、电路、系统和应用 (MemoCiS)”的副主席。 Corinto 教授于 2013 年和 2017 年担任德累斯顿工业大学德累斯顿高级研究员。Corinto 教授也是慕尼黑工业大学 August-Wilhelm Scheer 客座教授和慕尼黑工业大学高等研究院成员。研究资助 1) 第 12 届科技合作执行计划（2019-2021 年）框架内研究项目“带有振荡神经元和事件驱动突触交叉开关的忆阻器脉冲神经网络用于神经形态视觉识别”的首席研究员。 2) 国家研究项目 PRIN 2007“带有动态开关忆阻器振荡器的模拟计算：理论、设备和应用（COSMO）”的首席研究员，该项目由大学及研究部（MIUR）支持。 3) COST 行动“忆阻器 - 设备、模型、电路、系统和应用（MemoCiS）”副主席http://www.cost.eu/COST_Actions/ict/Actions/IC1401。 4) 2013 - 2015年意大利共和国和韩国科技合作执行计划框架内研究项目“用于神经形态应用的基于忆阻器的混合蜂窝系统”的首席研究员。5) 2015 年法国意大利大学/意大利法国大学 (UFI/UIF) PHC Galilée 2015 项目“使用忆阻器实现复杂网络同步”研究项目的首席研究员。 6) 拉格朗日项目为期两年 (2005/7-2007/6) 研究奖学金 (由 CRT 基金会资助并在 ISI 基金会的科学监督下) 的首席研究员。 7) 2009-2011 年期间 CRT 基金会资助的“用于处理时空模式的纳米电路阵列”研究项目的首席研究员。 8) 2012-2014 年期间 CRT 基金会资助的“用于神经形态计算的局部连接混合系统”研究项目的首席研究员。
静电边界条件和（电）化学界面稳定性
电极界面是电子和电化学设备不可或缺的组成部分。它们在工作条件下的稳定性对于无数应用至关重要，例如电池、非易失性存储器、忆阻器、压电换能器和电容器。[1–5] 众所周知，材料的热力学稳定性受限于其成分的化学势（活性）的固定范围。[6] 例如，只有当与氧分压相关的氧化学势高于氧化物的形成焓时，氧化物才是稳定的。除了（原子）成分的化学势之外，通过电荷中性条件决定材料中费米能的电子化学势也必须保持在一定范围内。相关的电化学不稳定性可以通过两种方式引起：i）通过形成自补偿缺陷；[7] ii）通过
静电边界条件和（电）化学界面稳定性
电极接口是电子和电化学设备的必不可少的成分。在运营条件下，其稳定性对于无数应用至关重要，例如，击球手，非易失性记忆，备忘录，压电传输器和电容器至关重要。[1-5]已知材料的热力学稳定性仅限于其成分的固定化学电位（活性）。[6]例如，仅当连接到氧局部压的氧化学电位高于氧化物的形成焓时，氧化物才是最高的。除了（原子）成分的化学势外，还必须保留在特定范围内的（通过电荷中立性条件决定费米的能量）。可以通过两种方式诱导相关的电型不稳定性：i）通过自加密缺陷的伪造； [7] ii）
关于氧化铝 - 格拉烯界面的理论案例研究
神经形态计算模仿大脑的架构，以创建能量良好的设备。可重新发现的突触对于神经形态计算至关重要，这可以通过抵抗记忆（memristive）切换来实现。基于石墨烯的回忆录已显示出具有理想耐力的非挥发性多重电阻开关。通过第一个原理计算，我们研究了石墨烯与超薄氧化铝覆盖层接触的石墨烯的结构和电子特性，并证明了如何使用电荷掺杂来直接控制其界面共价，从而可逆地控制了在乙烯层中的电导率和分离性之间的切换。我们进一步表明，该提出的机制可以通过石墨烯的p型掺杂来稳定，例如，通过自然出现的缺陷，悬空键或缺陷工程的钝化。
专注于神经形态计算的基准
神经形态（脑启发）计算技术一直引起了研究人员的关注。最近，这种兴趣已经扩展到了商业领域，IBM和英特尔等主要工业参与者探索了技术，以及将神经形态解决方案商业化的启动公司，例如在低功率边缘系统中推断应用程序，通过到GPU的数据中心规模的替代方案，用于大型语言模型的GPU替代方案。随着这种商业兴趣的日益增长的重要性，能够比较和对比替代神经形态产品的优势和劣势，范围从米德（Mead）通过新颖的设备技术（例如，诸如Memristors）（例如，诸如MEAD）提供了基于内在的数字技术和大型数字技术的新型设备技术（例如，通过新颖的设备技术）提供的新型设备技术（例如，通过新型设备技术）偏爱米德（Mead）的开创性工作的替代性和缺点。这种比较需要基准作为比较的基础，但是当前神经形态技术的纯粹多样性为前瞻性基准带来了困难。这个重点问题旨在汇集一些关于神经形态基准测试的一些早期思考。这有各种形式，包括比较在两个不同的神经形态平台上的相同应用程序，并查看哪些应用显示出比常规解决方案具有神经形态优势。收集的论文代表了关于神经形态基准挑战的早期观点，但它们与此事的最后一句话相去甚远 - 在这里还有很多事情要做！
迈向功能强大的 AI 加速器
摘要 — 深度学习的最新进展可以归因于硬件处理器和人工智能 (AI) 加速器性能的持续改进。除了基于冯诺依曼架构的传统 CMOS 加速器外，硅光子学、忆阻器和单片 3D (M3D) 集成等新兴技术也正在被探索作为后摩尔定律的替代方案。然而，由于制造工艺变化、热串扰和老化导致的故障可能会对新兴 AI 加速器的能源效率和性能造成灾难性影响。在本文中，我们分析了几种新兴 AI 加速器在不同不确定性下的性能，并提出了低成本的方法来评估故障的重要性并减轻其影响。我们表明，在所有技术中，不确定性对性能的影响可能会根据故障类型和受影响组件的参数而有很大差异。因此，本文提出的故障关键性评估技术对于提高产量是必要的。