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In-Materio Reservoir Computing Using Tailored Epitaxial Complex Oxides

Projektbeschreibung

Hohe Recheneffizienz über epitaktische Komplexoxide

Der ständig steigende Stromverbrauch der Elektronik erfordert energieeffiziente Lösungen. Neuromorphes Rechnen zielt durch Nachahmung der Funktionen des Gehirns darauf ab, dieses Problem zu überwinden, wobei Reservoir-Computing einen Ansatz darstellt, der Flexibilität bei der Materialauswahl bietet. Epitaktische Komplexoxide mit nichtlinearen Eigenschaften und einstellbarem Speicher sind in Bezug auf adaptives Reservoir-Computing vielversprechend. Das Ziel des im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützten Projekts RECOMPUTE besteht in der Entwicklung von Reservoir-Computing-Vorrichtungen unter Verwendung von Dünnschichten aus komplexen Oxiden. Dabei werden Nickelate, die einen einstellbaren nichtlinearen negativen Differenzwiderstand aufweisen, mit Relaxor-Ferroelektrika, die über eine einstellbare Speicherkapazität verfügen, in Dünnschicht-Heterostrukturen kombiniert. Im Rahmen des Projekts wird der Zusammenhang zwischen Materialeigenschaften und ihrer Wirksamkeit bei der Lösung kognitiver Aufgaben erforscht, wobei Prototypvorrichtungen erschaffen, ihre elektrischen Eigenschaften optimiert und ihre Leistungseigenschaften simuliert werden.

Ziel

The ever-increasing power consumption of electronics necessitates the development of new energy-efficient device paradigms for data storage and computation. In this pursuit, approaches aimed at mimicking the functionality of the human brain in artificial devices, so-called neuromorphic engineering, have attracted a lot of attention. Reservoir computing relying on a random, untrained reservoir provides a powerful platform to exploit materials for brain-inspired computing without strict requirements on the device-to-device variability. Implementing reservoir computing in-materio is, however, challenging because of difficulties to adapt the two main reservoir properties – nonlinearity and memory capacity - to computational tasks. Epitaxial complex oxides offer a wealth of nonlinear material properties with tunable memory characteristics, making them ideal candidates for task-adaptive physical reservoir computing.

With RECOMPUTE, I aim to establish in-materio reservoir computing using epitaxial complex oxides to efficiently perform computational tasks. I propose to achieve this by combining in thin-film epitaxial heterostructures (i) rare-earth nickelates with a tunable nonlinear negative differential resistance and (ii) relaxor ferroelectrics with a memory capacity that is tunable via the chemical composition. By fabricating prototypical thin-film devices, characterizing and optimizing their electrical transport characteristics, and simulating their computational performance, I intend to shed light on the fundamental relationship between the intrinsic material properties of reservoir devices and their performance in solving different cognitive tasks – a crucial insight that has been elusive so far.

Ultimately, the successful implementation of the proposed research will establish novel reservoir computing devices based on complex oxides and serve as a template for the study of other nonlinear systems for unconventional computing among and beyond complex oxides.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

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Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Koordinator

RIJKSUNIVERSITEIT GRONINGEN
Netto-EU-Beitrag
€ 217 076,16
Adresse
Broerstraat 5
9712CP Groningen
Niederlande
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten