Управляемая случайность: как настроить поведение ванадиевого диоксида

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование демонстрирует возможность контролировать распределение нанодоменов в ванадиевом диоксиде посредством электрического переключения, открывая путь к созданию более эффективных нейроморфных вычислительных устройств.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В ходе исследования продемонстрировано, что при токе <span class="katex-eq" data-katex-display="false">I = 0.26 \text{ mA}</span> и <span class="katex-eq" data-katex-display="false">I = 4 \text{ mA}</span> при температуре <span class="katex-eq" data-katex-display="false">T = 313.15 \text{ K}</span>, устройство демонстрирует кратковременную память, стирание и обучение: первоначальное состояние сохраняется около 1000 секунд, после чего происходит мгновенное стирание, а после 1000 циклов переключения устройство приобретает предпочтительную нано-доменную конфигурацию, приводящую к детерминированному переключению и высокой корреляции между последовательными событиями, что подтверждается анализом корреляционного распада <span class="katex-eq" data-katex-display="false">g_2(t)</span> и нормализованной корреляции <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\Delta G(n, n+1)</span>. — В ходе исследования продемонстрировано, что при токе $I = 0.26 \text{ mA}$ и $I = 4 \text{ mA}$ при температуре $T = 313.15 \text{ K}$ , устройство демонстрирует кратковременную память, стирание и обучение: первоначальное состояние сохраняется около 1000 секунд, после чего происходит мгновенное стирание, а после 1000 циклов переключения устройство приобретает предпочтительную нано-доменную конфигурацию, приводящую к детерминированному переключению и высокой корреляции между последовательными событиями, что подтверждается анализом корреляционного распада $g_2(t)$ и нормализованной корреляции $\Delta G(n, n+1)$ .

Исследователи показали, что стохастичность фазового перехода в диоксиде ванадия может быть управляема, что позволяет настраивать пластичность и эффекты памяти для применений в нейроморфных вычислениях.

Переходные процессы и стохастичность являются фундаментальными ограничениями в материалах с фазовыми переходами, препятствующими созданию надежных энергоэффективных устройств. В работе, озаглавленной ‘Jamming-controlled stochasticity in metal-insulator switching’, исследована динамика нанодоменов в диоксиде ванадия, перспективном материале для нейроморфных вычислений. Показано, что электрическое переключение индуцирует переход в зажатое состояние, позволяя контролировать стохастичность переключения и реализовывать эффекты памяти на микромасштабе. Возможно ли создание новых архитектур нейроморфных устройств, основанных на принципах управления зажатым состоянием и динамикой нанодоменов в сильно коррелированных материалах?

Раскрытие Потенциала: Металл-Диэлектрический Переход

Диоксид ванадия (VO₂) демонстрирует резкий переход из металлического состояния в диэлектрическое, что открывает широкие перспективы для создания принципиально новых электронных устройств. Этот эффект, проявляющийся при определенной температуре, заключается в кардинальном изменении электрических свойств материала — от высокой проводимости до изоляции. Уникальность VO₂ заключается в возможности управления этим переходом внешними факторами, такими как температура или электрическое поле, что делает его перспективным кандидатом для создания адаптивных электронных компонентов, энергоэффективных переключателей и элементов памяти нового типа. Потенциал этого материала особенно велик в области нейроморфных вычислений, где требуется создание устройств, имитирующих работу человеческого мозга, а также в разработке интеллектуальных датчиков и систем управления.

Переход диоксида ванадия из металлического в изолирующее состояние тесно связан с изменениями в распределении нанодоменов внутри материала. Исследования показали, что средний размер этих доменов составляет приблизительно 20 ± 4 нанометра. Именно формирование и эволюция этих доменов определяют электрические свойства материала при переходе. Неоднородность распределения доменов и их размер оказывают существенное влияние на проводимость, что позволяет предположить возможность тонкой настройки свойств диоксида ванадия для создания инновационных электронных устройств. Понимание механизмов, управляющих этими наноструктурами, является ключевым для реализации потенциала материала в таких областях, как нейроморфные вычисления и переключаемые оптические элементы.

Ключевым фактором для раскрытия всего потенциала диоксида ванадия (VO₂) в перспективных областях, таких как нейроморфные вычисления, является понимание и контроль распределения нанодоменов в его структуре. Именно эти домены, с характерным размером около 20 ± 4 нм, определяют электрические свойства материала при переходе из металлического в изоляторное состояние. Точное управление формой, размером и расположением этих доменов позволяет целенаправленно изменять проводимость VO₂, создавая основу для разработки новых типов электронных устройств, имитирующих работу человеческого мозга. Интенсивные исследования направлены на разработку методов, позволяющих контролировать формирование доменов, например, посредством легирования или создания гетероструктур, что открывает возможности для создания энергоэффективных и компактных нейроморфных систем.

Экспериментальная установка, сочетающая рентгеновскую дифракцию и электрические измерения, позволила исследовать переключение устройства между состояниями (схематично показано для выключенного и включенного состояний), демонстрирующее переход от стохастического к детерминированному режиму, что подтверждается данными, представленными на рис. 3.

Исследование Наноразмерной Динамики с Помощью Брэгговской XPCS

Метод Брэгга корреляционной спектроскопии рассеяния (Bragg XPCS) представляет собой эффективный инструмент для исследования пространственной корреляции и временной эволюции наноразмерных областей в диоксиде ванадия (VO₂). В основе метода лежит анализ паттернов рассеяния рентгеновских лучей, позволяющий определить размеры, форму и динамику этих областей. Корреляционная функция, извлекаемая из данных рассеяния, количественно характеризует степень упорядоченности и скорость изменений в структуре материала на наноуровне, что делает Bragg XPCS незаменимым для изучения фазовых переходов и динамических процессов в VO₂.

Анализ дифракционных картин рассеяния позволяет непосредственно наблюдать изменения в распределении нанодоменов в $VO_2$ во время электрического переключения. В частности, отслеживание эволюции интенсивности и положения пиков рассеяния предоставляет информацию о росте, слиянии и движении доменов. Изменения в форме и ширине этих пиков коррелируют со скоростью и характером фазового перехода, а также с механизмами, определяющими динамику доменной структуры. Такой подход обеспечивает визуализацию процессов, происходящих на нанометровом уровне в режиме реального времени, без необходимости использования других методов визуализации.

Двухвременные корреляционные функции, извлекаемые из данных Брэгговской корреляционной спектроскопии рассеяния (Bragg XPCS), предоставляют количественную информацию о динамике доменов в VO₂. Эти функции, математически представляющие собой $G^{(2)}(\mathbf{q}, \Delta t)$ , описывают корреляцию интенсивности рассеяния с волновым вектором $\mathbf{q}$ во времени $\Delta t$ . Анализ формы и временной зависимости этих функций позволяет определить характер доменных движений — являются ли они диффузионными, когерентными или иным образом — и оценить соответствующие временные масштабы и коэффициенты, например, время релаксации или коэффициент диффузии. Количественная оценка динамических параметров, полученная из двухвременных корреляционных функций, критически важна для понимания механизмов фазового перехода и функциональных свойств VO₂.

Измерения сопротивления показали, что при воздействии дозы <span class="katex-eq" data-katex-display="false">0.1 \text{ pC/μm}^2</span> ионов Ga наблюдается термо- и электропереключение, при котором <span class="katex-eq" data-katex-display="false">I_1</span> и <span class="katex-eq" data-katex-display="false">I_2</span> обозначают первые и вторые токи переключения соответственно. — Измерения сопротивления показали, что при воздействии дозы $0.1 \text{ pC/μm}^2$ ионов Ga наблюдается термо- и электропереключение, при котором $I_1$ и $I_2$ обозначают первые и вторые токи переключения соответственно.

От Жидкоподобной к Стекловидной: Возникновение Памяти

На начальных стадиях динамика доменов в материале характеризуется как жидкоподобная. Это означает, что области, формирующие структуру материала, перемещаются свободно и с высокой скоростью, не испытывая существенных ограничений или сопротивления. Отсутствие фиксированного порядка и высокая подвижность доменов определяют текучесть динамических процессов на данном этапе, что проявляется в быстром изменении структуры материала под воздействием внешних факторов. Данное состояние предшествует переходу к более упорядоченной, стекловидной фазе.

При электрическом переключении в материале происходит переход в состояние «заклинивания» (jamming transition), характеризующийся изменением динамики доменов. Изначально свободно перемещающиеся домены, после переключения, переходят в состояние, близкое к стеклообразному, с существенно ограниченной подвижностью. Этот переход не является мгновенным, а проявляется как постепенное уменьшение скорости и амплитуды движения доменов, что приводит к увеличению времени релаксации и формированию более устойчивой структуры.

Показатель растяжения, получаемый из корреляционных функций, количественно определяет изменение динамики доменных структур при переходе от жидкоподобного к стеклообразному состоянию. Этот показатель является ключевым параметром для определения типа наблюдаемой динамики доменов: значения, близкие к 0, указывают на жидкоподобное поведение с быстрыми перемещениями, в то время как значения, приближающиеся к 1, свидетельствуют о стеклообразном состоянии с ограниченной подвижностью доменов. Изменение показателя растяжения позволяет отслеживать и характеризовать фазовый переход, происходящий при электрическом переключении материала, и подтверждает изменение механизма движения доменов.

Переход от жидкоподобной к стеклоподобной динамике доменов происходит в течение тысяч секунд. Экспериментально установлено, что характерное время релаксации в стабильном состоянии “Включено” (On state) составляет $150000 \pm 50000$ с. Данное значение указывает на значительную временную задержку в возвращении системы к равновесному состоянию после воздействия электрического переключения, подтверждая медленный, стеклоподобный характер динамики доменов в данном режиме.

Энергия активации, необходимая для осуществления перехода между состояниями, составляет 230 ± 70 мэВ. Этот показатель близок к температуре плавления диоксида ванадия (VO₂), которая равна 2240 K. Совпадение энергий активации и температуры плавления VO₂ указывает на то, что переключение между состояниями связано с фазовым переходом в материале, включающим перестройку кристаллической решетки и изменение его свойств.

Зависимость показателя растяжения <span class="katex-eq" data-katex-display="false">eta</span> от параметра <span class="katex-eq" data-katex-display="false">t_{age}</span> при различных значениях управляющего тока демонстрирует переход от жидкоподобной (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">eta = 1</span>) к застывшей (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">eta = 1.5</span>) динамики, определяемый по сигмоидальным кривым, позволяющим выделить время застывания <span class="katex-eq" data-katex-display="false">t_{jam}</span>. — Зависимость показателя растяжения $eta$ от параметра $t_{age}$ при различных значениях управляющего тока демонстрирует переход от жидкоподобной ( $eta = 1$ ) к застывшей ( $eta = 1.5$ ) динамики, определяемый по сигмоидальным кривым, позволяющим выделить время застывания $t_{jam}$ .

Инженерия Памяти: Краткосрочная, Долгосрочная и Применение в Устройствах

Кратковременная память в исследуемых материалах реализуется за счет временного сохранения конфигурации доменов. Этот процесс основан на способности материала удерживать определенное состояние, которое, однако, легко стирается при воздействии тока, не достигающего порогового значения — так называемого субпорогового тока. По сути, конфигурация доменов функционирует как своего рода «черновик» информации, который может быть быстро изменен или удален. Данный механизм обеспечивает динамичность и гибкость системы, позволяя ей быстро адаптироваться к меняющимся условиям и обрабатывать временные данные, что критически важно для реализации функций памяти в нейроморфных вычислениях и других передовых электронных устройствах.

Долгосрочная память в исследуемых устройствах достигается благодаря стабилизации аморфного, или «стекловидного» состояния материала. Этот процесс происходит вследствие многократных переключений состояния и перехода в состояние «замыкания» — явление, аналогичное плотной упаковке частиц, когда дальнейшее изменение структуры становится затруднительным. Повторяющиеся циклы переключения приводят к формированию устойчивых структур, сохраняющих информацию даже после прекращения подачи внешнего воздействия. Данный механизм позволяет удерживать данные в течение длительного времени, обеспечивая основу для создания энергонезависимых запоминающих устройств и систем, имитирующих работу человеческого мозга.

Исследования показали, что облучение пленок диоксида ванадия ( $VO_2$ ) ионами галлия с дозой $6.24 \times 10^{13}$ ионов/см² позволяет целенаправленно изменять их свойства. Данный метод обеспечивает возможность тонкой настройки характеристик материала, что критически важно для создания устройств с заданными параметрами. В частности, облучение ионами галлия способствует оптимизации электрических и оптических свойств пленки, делая её более подходящей для применения в различных электронных компонентах, включая устройства для нейроморфных вычислений и передовые электронные системы. Это позволяет создавать более эффективные и специализированные устройства, отвечающие требованиям конкретных приложений.

Исследования демонстрируют перспективность устройств на основе диоксида ванадия (VO₂) для реализации принципов нейроморфных вычислений и создания передовых электронных систем. Возможность эмулировать синаптическую пластичность и адаптивные свойства биологических нейронных сетей посредством управления фазовым переходом в VO₂ открывает новые горизонты в области искусственного интеллекта и энергоэффективных вычислений. В частности, разработанные устройства могут быть использованы для создания компактных и быстрых систем обработки информации, способных к обучению и адаптации в реальном времени, что особенно важно для приложений в области робототехники, машинного зрения и обработки сигналов. Подобные технологии позволяют преодолеть ограничения традиционной архитектуры фон Неймана и приблизиться к созданию вычислительных систем, имитирующих работу человеческого мозга.

Исследование демонстрирует, что управление стохастичностью в переключающихся материалах, таких как диоксид ванадия, возможно посредством электрического переключения. Этот контроль над доменами позволяет настраивать пластичность и эффекты памяти, что крайне важно для реализации нейроморфных вычислений. Как заметила Ханна Арендт: «Политическое пространство возникает именно там, где люди объединяются для действия и дискуссии, а не просто сосуществуют». Аналогично, в данном исследовании, электрическое переключение выступает в роли объединяющего фактора, позволяющего «организовать» случайность и направить ее в нужное русло для создания функциональных нейроморфных устройств. Это подтверждает, что даже в кажущемся хаосе можно найти порядок и управляемость, если приложить усилия для его выявления и организации.

Куда двигаться дальше?

Представленные результаты, хотя и демонстрируют управляемость стохастичности в диоксиде ванадия посредством электрического переключения, поднимают вопрос о фундаментальной границе между «управлением» и «наблюдением». Достигнутое изменение доменной структуры, безусловно, влияет на пластичность и эффекты памяти, однако вопрос о воспроизводимости и детерминированности этого контроля остается открытым. Асимптотическое поведение системы при увеличении масштаба устройств требует строгого математического анализа; простое «работает на тестовых образцах» недостаточно.

Необходимо преодолеть зависимость от эмпирических наблюдений и перейти к моделированию, основанному на первых принципах. Существующие феноменологические модели, хотя и полезны для описания текущих результатов, не способны предсказать поведение системы в новых режимах. Более того, влияние дефектов кристаллической решетки и их влияние на стохастические процессы требуют детального изучения. Игнорирование этих факторов равносильно игнорированию источника энтропии.

В конечном счете, истинный прогресс в области нейроморфных вычислений на основе диоксида ванадия требует не просто создания «работающих» устройств, а понимания принципов, лежащих в основе их функционирования. Любое приближение к искусственному интеллекту должно быть основано на строгой математической логике, а не на эмпирической оптимизации. Иначе мы рискуем создать сложную, но непредсказуемую систему, лишенную истинного интеллекта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11302.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-16 03:20