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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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In-Materio Reservoir Computing Using Tailored Epitaxial Complex Oxides

Descripción del proyecto

Alta eficiencia computacional mediante óxidos complejos epitaxiales

El consumo de energía cada vez mayor de los aparatos electrónicos exige soluciones energéticamente eficientes. Al imitar las funciones del encéfalo, la ingeniería neuromórfica pretende superar este problema, y la computación de reservorios es un método que ofrece flexibilidad en la selección de los materiales. Los óxidos complejos epitaxiales, con propiedades no lineales y memoria ajustable, son prometedores para la computación de reservorios adaptativa. Con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, el equipo del proyecto RECOMPUTE pretende desarrollar dispositivos de computación de reservorios utilizando películas finas de óxidos complejos. Combinará niquelatos, que presentan una resistencia diferencial negativa no lineal ajustable, con ferroeléctricos relajantes, que tienen una capacidad de memoria ajustable, en heteroestructuras de película fina. En el proyecto se explorará la relación entre las propiedades de los materiales y su eficacia para resolver tareas cognitivas mediante la creación de prototipos de dispositivos, la optimización de sus propiedades eléctricas y la simulación de su rendimiento.

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

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Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

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

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinador

RIJKSUNIVERSITEIT GRONINGEN
Aportación neta de la UEn
€ 217 076,16
Coste total
Sin datos