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In-Materio Reservoir Computing Using Tailored Epitaxial Complex Oxides

Descrizione del progetto

Complessi ossidi epitassiali per un’elevata efficienza di calcolo

Il continuo aumento del fabbisogno energetico dell'elettronica richiede soluzioni efficienti dal punto di vista energetico; imitando le funzioni del cervello, l'ingegneria neuromorfa si prefigge di fornirle e il reservoir computing costituisce in tal senso un approccio che offre flessibilità nella scelta dei materiali. Gli ossidi epitassiali complessi, caratterizzati da proprietà non lineari e memoria regolabile, risultano promettenti per il reservoir computing adattivo. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto RECOMPUTE si propone di sviluppare dispositivi di calcolo per il reservoir computing utilizzando film sottili di ossidi complessi: a tal fine combinerà i nichelati, che presentano una resistenza differenziale negativa non lineare sintonizzabile, con i ferroelettrici rilassanti, dotati di una capacità di memoria regolabile, in eterostrutture a film sottile. Il progetto esplorerà la relazione esistente tra le proprietà dei materiali e la loro efficacia nella risoluzione di compiti cognitivi mediante la creazione di dispositivi prototipo, ottimizzandone le proprietà elettriche e simulandone le prestazioni.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

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Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2024-PF-01

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Coordinatore

RIJKSUNIVERSITEIT GRONINGEN
Contributo netto dell'UE
€ 217 076,16
Costo totale
Nessun dato