ممریستورها از منظر همگرایی نانوفناوری، زیست‌فناوری، فناوری اطلاعات و علوم شناختی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

گروه نانوفناوری، دانشکده علوم و فناوری‌های راهبردی، دانشگاه قم، قم، ایران.

10.22091/jmt.2025.14355.1010

چکیده

رویکرد همگرایی فناوری‌های نانو، زیست، اطلاعات و علوم شناختی منجر به پیشرفت سریع فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شده است. در همین راستا تقاضا برای قابلیت‌های محاسباتی پیشرفته‌تر دستگاه‌ها به‌طور قابل‌توجهی افزایش یافته است. محاسبات نورومورفیک به‌عنوان الگوی محاسباتی نوظهور توجه فزاینده‌ای را به خود جلب کرده است. این فناوری که از عملکرد مغز انسان الهام گرفته، رفتار نورون‌ها و سیناپس‌ها را تقلید می‌کند تا محاسبات کارآمد و کم‌مصرف را امکان‌پذیر سازد. یکی از کلیدهای تحقق محاسبات نورومورفیک، ساخت دستگاه سیناپسی قابل اعتمادی است که بتواند ارتباط بین نورون‌های متصل به هم را مدوله و حفظ کند. پیاده‌سازی دستگاه‌های فیزیکی با ویژگی‌های سیناپسی، کلید ساخت زیرساختِ سخت‌افزاری برای سامانه‌های محاسباتی نورومورفیک بوده، برای پیشرفت این حوزه تعیین‌کننده است. ممریستورها به‌عنوان حافظه‌های نوظهور، به‌دلیل مصرف کم توان، کارایی بالایی در محاسبات نورومورفیک نشان می‌دهند. نانومواد به‌دلیل تشابه ابعادی با نورون‌ها و امکان ایجاد مدارهای پیچیده بر روی تراشه‌ای کوچک می‌توانند عملکرد ممریستور شامل سوئیچینگ مقاومتی کارآمد با پاسخ سریع، افزایش چگالی ذخیره‌سازی و نیاز به توان کم را بهبود بخشند. در این مقاله ابتدا مفهوم و ساختار ممریستورها معرفی می‌شود و در ادامه سهم هر کدام از فناوری‌های اطلاعات، زیست، نانو و علوم شناختی در ایجاد و توسعه‌ی ممریستورها بررسی خواهد شد. در پایان چالش‌های موجود نظیر ناپایداری، تغییرپذیری و مقیاس‌پذیری، و چشم‌انداز آینده‌ی پژوهش شامل سامانه‌های نورومورفیک زیست‌الهام و تقویت‌شده با کوانتوم مورد بحث قرار خواهد گرفت. به‌طور خلاصه این مقاله ممریستورها را از منظر همگرایی علوم و فناوری‌ها بررسی می‌کند.

کلیدواژه‌ها


سلمان‌پور، آوا؛ و برهمن، مسعود (1401). کاربرد ممریستور به عنوان سیناپس در سلول‌های عصبی Integrate and fire و هاجکین هاکسلی. انجمن مهندسی برق و الکترونیک ایران، 20 (1)، 9-14.
 
References
Ali, S., Khan, S., Khan, A., & Bermak, A. (2021). Memristor Fabrication Through Printing Technologies: A Review. IEEE Access, 9, 95970–95985. https://doi.org/10.1109/access.2021.3094027
Bouzouita, M., Pathak, S., Zayer, F., Belgacem, H., & Tzouvadaki, I. (2025). Advanced memristive architectures based on nanomaterials for biomedical applications: a mini review. Frontiers in Nanotechnology, 7. https://doi.org/10.3389/fnano.2025.1558743
Chakraverty, M., & Ramakrishnan, V. N. (2020). A Qualitative Study of Materials and Fabrication Methodologies for Two Terminal Memristive Systems. Materials Today: Proceedings, 22, 1628–1637. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.02.160
Choi, Y., Jeong, S., Jeong, H., Han, S., Ko, J., Yu, S. E., Xu, Z., Chae, M. S., Son, M., Meng, Y., Xu, S., Kang, J.-H., Mun, S., & Bae, S. H. (2025). Advanced AI computing enabled by 2D material-based neuromorphic devices. npj Unconventional Computing, 2(1). https://doi.org/10.1038/s44335-025-00023-7
Gou, K., Li, Y., Song, H., Lu, R., & Jiang, J. (2024). Optimization strategy of the emerging memristors: From material preparation to device applications. iScience, 27(12), 111327. https://doi.org/10.1016/j.isci.2024.111327
Hoch, F. L., Wang, Q., Lim, K. G., & Loke, D. K. (2025). Multifunctional Organic Materials, Devices, and Mechanisms for Neuroscience, Neuromorphic Computing, and Bioelectronics. Nano-Micro Letters, 17(1), 251. https://doi.org/10.1007/s40820-025-01756-7
Huang, T., Wang, Y., Jin, Z., Liu, H., Wang, K., Chee, T. L., Shi, Y., & Yan, S. (2025). A Review of Nanowire Devices Applied in Simulating Neuromorphic Computing. Nanomaterials (Basel), 15(10). https://doi.org/10.3390/nano15100724
Ivanov, D., Chezhegov, A., Kiselev, M., Grunin, A., & Larionov, D. (2022). Neuromorphic artificial intelligence systems. Front Neurosci, 16, 959626. https://doi.org/10.3389/fnins.2022.959626
Jiang, M., Xu, Y., Li, Z., & Li, C. (2025). Current opinions on memristor-accelerated machine learning hardware. Current Opinion in Solid State and Materials Science, 37. https://doi.org/10.1016/j.cossms.2025.101226
Kandel, E. R., Dudai, Y., & Mayford, M. R. (2014). The molecular and systems biology of memory. Cell, 157(1), 163–186. https://doi.org/10.1016/j.cell.2014.03.001
Meng, J., Song, J., Fang, Y., Wang, T., Zhu, H., Ji, L., Sun, Q. Q., Zhang, D. W., & Chen, L. (2024). Ionic Diffusive Nanomemristors with Dendritic Competition and Cooperation Functions for Ultralow Voltage Neuromorphic Computing. ACS Nano, 18(12), 9150–9159. https://doi.org/10.1021/acsnano.4c00424
Mihail C. Roco, W. S. B. (2002). Converging Technologies for Improving Human Performance.
Nicoll, R. A. (2017). A Brief History of Long-Term Potentiation. Neuron, 93(2), 281–290. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2016.12.015
Nordmann, A. (2004). Converging Technologies – Shaping the Future of European Societies.
Prakash, C., Gupta, L. R., Mehta, A., Vasudev, H., Tominov, R., Korman, E., Fedotov, A., Smirnov, V., & Kesari, K. K. (2023). Computing of neuromorphic materials: an emerging approach for bioengineering solutions. Materials Advances, 4(23), 5882–5919. https://doi.org/10.1039/d3ma00449j
Salmanpour, A., & Berahman, M. (2023). Memristor Bridge Synapse Application for Integrate and Fire and Hodgkin-Huxley Neuron Cell. Journal of Iranian Association of Electrical and Electronics Engineers, 20(1), 9–14. https://doi.org/10.52547/jiaeee.20.1.9 (in persian)
Sumner, R. L., Spriggs, M. J., Muthukumaraswamy, S. D., & Kirk, I. J. (2020). The role of Hebbian learning in human perception: a methodological and theoretical review of the human Visual Long-Term Potentiation paradigm. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 115, 220–237. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2020.03.013
Teixeira, H., Dias, C., Silva, A. V., & Ventura, J. (2024). Advances on MXene-Based Memristors for Neuromorphic Computing: A Review on Synthesis, Mechanisms, and Future Directions. ACS Nano, 18(33), 21685–21713. https://doi.org/10.1021/acsnano.4c03264
Thakkar, P., Gosai, J., Gogoi, H. J., & Solanki, A. (2024). From fundamentals to frontiers: a review of memristor mechanisms, modeling and emerging applications. Journal of Materials Chemistry C, 12(5), 1583–1608. https://doi.org/10.1039/d3tc03692h
Tripathi, S. K., Kaur, R., & Rani, M. (2014). Oxide Nanomaterials and their Applications as a Memristor. Solid State Phenomena, 222, 67–97. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/SSP.222.67
Wang, X., Zhu, Y., Zhou, Z., Chen, X., & Jia, X. (2025). Memristor-Based Spiking Neuromorphic Systems Toward Brain-Inspired Perception and Computing. Nanomaterials (Basel), 15(14). https://doi.org/10.3390/nano15141130
Weilenmann, C., Ziogas, A. N., Zellweger, T., Portner, K., Mladenovic, M., Kaniselvan, M., Moraitis, T., Luisier, M., & Emboras, A. (2024). Single neuromorphic memristor closely emulates multiple synaptic mechanisms for energy efficient neural networks. Nature Communications, 15(1), 6898. https://doi.org/10.1038/s41467-024-51093-3
William Sims Bainbridge, M. C. R. (2006). Managing Nano-Bio-Info-Cogno Innovations. Springer.
Xia, Z., Sun, X., Wang, Z., Meng, J., Jin, B., & Wang, T. (2025). Low-Power Memristor for Neuromorphic Computing: From Materials to Applications. Nano-Micro Letters, 17(1), 217. https://doi.org/10.1007/s40820-025-01705-4
Xiao, Y., Gao, C., Jin, J., Sun, W., Wang, B., Bao, Y., Liu, C., Huang, W., Zeng, H., & Yu, Y. (2024). Recent Progress in Neuromorphic Computing from Memristive Devices to Neuromorphic Chips. Advanced Devices & Instrumentation, 5. https://doi.org/10.34133/adi.0044
Xiao, Y., Jiang, B., Zhang, Z., Ke, S., Jin, Y., Wen, X., & Ye, C. (2023). A review of memristor: material and structure design, device performance, applications and prospects. Science and Technology of Advanced Materials, 24(1), 2162323. https://doi.org/10.1080/14686996.2022.2162323
Xie, P., Li, D., Yip, S., & Ho, J. C. (2024). Emerging optoelectronic artificial synapses and memristors based on low-dimensional nanomaterials. Applied Physics Reviews, 11(1). https://doi.org/10.1063/5.0173547
Zhang, Q., Yu, H., Barbiero, M., Wang, B., & Gu, M. (2019). Artificial neural networks enabled by nanophotonics. Light: Science & Applications, 8(1), 42. https://doi.org/10.1038/s41377-019-0151-0
Zidan, M. A., Strachan, J. P., & Lu, W. D. (2018). The future of electronics based on memristive systems. Nature Electronics, 1(1), 22–29. https://doi.org/10.1038/s41928-017-0006-8