Дизайн биоподобного спайкового нейрона на основе наноразмерных джозефсоновских контактов с золотым проводом в области слабой связи

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Представлены результаты экспериментального исследования новых технологических решений для создания базовых элементов в составе компактных биоподобных спайковых нейронов: наноразмерных джозефсоновских контактах с золотым проводом в области слабой связи. Найден дизайн нейрона в целом, для которого малая емкость наноразмерных контактов, выступавшая ранее одним из основных ограничений при практической реализации, уже не является проблемой; работоспособность предложенного схемотехнического решения подтверждается численным моделированием. На основе предложенного решения разработана топологии биоподобного нейрона, необходимые для отладки технологических процессов по изгтотовлению более сложных нейросетей. Полученные результаты открывают новые возможности для создания высокопроизводительных и энергетически эффективных нейронных сетей, что может иметь значительное влияние на развитие искусственного интеллекта и квантовых технологий.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Г. И. Губочкин

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: nvklenov@mail.ru

Физический факультет Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова; Научно-исследовательский институт ядерной физики им. Д.В. Скобельцына, Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова

Россия, Ленинские горы 1, стр. 2, Москва

А. А. Елистратова

Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет); Всероссийский научно-исследовательский институт автоматики им. Н.Л. Духова

Email: nvklenov@mail.ru
Россия, Институтский пер., 9, Долгопрудный, Московской обл., 141700; ул. Сущевская, 22, Москва, 127030

А. Г. Шишкин

Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)

Email: nvklenov@mail.ru
Россия, Институтский пер., 9, Долгопрудный, Московской обл., 141700

М. С. Сидельников

Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)

Email: nvklenov@mail.ru
Россия, Институтский пер., 9, Долгопрудный, Московской обл., 141700

Н. В. Кленов

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Автор, ответственный за переписку.
Email: nvklenov@mail.ru

Физический факультет Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова; Научно-исследовательский институт ядерной физики им. Д.В. Скобельцына, Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова

Россия, Ленинские горы 1, стр. 2, Москва

В. С. Столяров

Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет); Всероссийский научно-исследовательский институт автоматики им. Н.Л. Духова

Email: nvklenov@mail.ru
Россия, Институтский пер., 9, Долгопрудный, Московской обл., 141700; ул. Сущевская, 22, Москва, 127030

Список литературы

  1. Ponulak F., Kasinski A. // Acta Neurobiologiae Experimentalis. 2011. V. 71. № 4. P. 409. http://doi.org/10.55782/ane-2011-1862
  2. Berggren K., Xia Q. Likharev K.K. et al. // Nanotechnology. 2021. V. 32. № 1. P. 012002. http://doi.org/10.1088/1361-6528/aba70f
  3. Giazotto F., Peltonen J., Meschke M., Pekola J. // Nature Physics. 2010. V. 6. P. 254. http://doi.org/10.1038/nphys1721
  4. Vasenko A.S., Kawabata S., Golubov A.A. et al. // Phys. Rev. B. 2011. V. 84. № 2. P. 024524. http://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevB.84.024524
  5. Tolpygo S., Bolkhovsky V., Rastogi R. et al. // IEEE Trans. 2019. V. AP-29. № 5. Pt. 1. Article No.110251.https://doi.org/10.1109/TASC.2019.2904919
  6. Soloviev I.I., Bakurskiy S.V., Ruzhickiy V.I. et al. // Phys. Rev. Appl. 2021. V. 16. № 4. P. 044060. http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevApplied.16.044060
  7. Ruf L., Elalaily T., Puglia C. et al. // APL Materials. 2023. V. 11. № 9. P. 091113. https://doi.org/10.1063/5.0172714
  8. Skryabina O.V., Bakurskiy S.V., Shishkin A.G. et al. // Sci. Rep. 2021. V. 11. P. 15274. https://doi.org/10.1038/s41598-021-94720-5
  9. Cuevas J., Bergeret F. // Phys. Rev. Lett. 2007. V. 99. № 21. P. 217002. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.99.217002
  10. Rodrigo J.G., Suderow H., Vieira S. // Phys. Stat. Sol. (b). 2003. V. 237. № 1. P. 386. https://doi.org/10.1002/pssb.200301798
  11. Skryabina O.V., Schegolev A.E., Klenov N.V. et al. // Nanomaterials. 2022. V. 12. P. 1671. https://doi.org/10.3390/nano12101671
  12. Schegolev A.E., Klenov N.V., Gubochkin G.I et al. // Nanomaterials. 2023. V. 13. № 10. P. 2101. https://doi.org/10.3390/nano13142101
  13. Crotty P., Schult D., Segall K. // Phys. Rev. E. 2010. V. 82. № 1. Article No. 011914. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.82.011914
  14. Toomey E., Segall K., Castellani M. et al. // Nano Lett. 2020. V. 20. № 11. P. 8059. https://doi.org/10.48550/arXiv.2007.15101
  15. Crotty P., Segall K., Schult D. // IEEE Trans. 2023. V. AP-33. № 4. Article No. 1800806. https://doi.org/10.1109/TASC.2023.3242901
  16. Delport J., Jackman K., Roux P., Fourie C. // IEEE Trans. 2019. V. AP-29. № 5. Pt. 1. Article No. 1300905. https://doi.org/10.1109/TASC.2019.2897312
  17. Khapaev M.M., Kidiyarova-Shevchenko A.Yu., Magnelind P., Kupriyanov M.Yu. // IEEE Trans. 2001. V. AP-11. № 1. P. 1090. http://doi.org/10.1109/77.919537
  18. Karamuftuoglu M.A., Bozbey A., Razmkhah S. // IEEE Trans. 2023. V. AP-33. № 8. Article No. 1400607. https://doi.org/10.1109/TASC.2023.3270766
  19. Zhu G., Kan Y., Zhang R. et al. // Supercond. Sci. Technol. 2024. V. 37. № 9. Article No. 095022. http://doi.org/10.1088/1361-6668/ad6d9e
  20. Yamauchi T., Takeuchi N., Yoshikawa N. et al. // Supercond. Sci. Technol. 2024. V. 37. № 9. Article No. 095027. http://doi.org/10.1088/1361-6668/ad55ce
  21. Pashin D.S., Bastrakova M.V., Rybin D.A. et al. // Nanomaterials. 2024. V. 14. № 10. P. 854. http://dx.doi.org/10.3390/nano14100854

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Джозефсоновский контакт: (а) – трехмерная модель; (б) – раскрашенные фотографии контактов, сделанные сканирующим электронным микроскопом перпендикулярно и под углом к плоскости чипа.

Скачать (324KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Измерения при базовой температуре T = 200 мК: (а) – вольт-амперная характеристика SNS-контакта (ширина электродов W = 750 нм, расстояние между ними L = 230 нм); (б) – зависимость плотности критического тока образцов от длины L золотого провода при W = 500 нм (треугольники) и 750 нм (ромбики).

Скачать (84KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Изменение вольт-амперной характеристики образцов при увеличении магнитной индукции приложенного поля: 12 мТл – темная сплошная кривая, 31 мТл – штриховая кривая, 49 мТл – пунктирная кривая, 87 мТл – светлая сплошная кривая.

Скачать (81KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Температурные зависимости: (а) – критического тока трех SNS-контактов (L = 105 нм, W = 750 нм – сплошная кривая, L = 230 нм, W = 750 нм – кривая из точек, L = 160 нм, W = 500 нм – штрихованная кривая). При значении TC SNS = 6 К происходит полный переход к нормальной проводимости через полоску Au; (б) – сопротивления SNS-контакта (W = 500 нм, L = 160 нм) при токе I = 10 мкА . Точки соответствуют экспериментальным данным, сплошная кривая – выражению (1).

Скачать (86KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Эквивалентная схема 3JJ-нейрона [11, 12], на которой крестами отмечены джозефсоновские контакты, а стрелками – протекающие токи.

Скачать (91KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Моделирование работы 3JJ-нейрона с учетом тепловых шумов при 0.3 K в программном комплексе JoSIM [16]: (а) – “регулярный” режим, (б) – “травмированный” режим. Параметры цепи: Ls = 7.12 пГн, Ln = 5.87 пГн, LSQ = 13.86 пГн, Ib = 524 мкА, Iвх = 173 мкА, IC1 = 231 мкА, Rn1 = 3.12 Ом, τ = 5.5 пс, IC2 = 168 мкА (а) и IC2 = 258 мкА (б), Rn2 = 3.12 Ом (а) и Rn2 = 4.82 Ом (б).

Скачать (134KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Треугольная сетка, созданная для расчетов в программе 3D-MLSI с шагом 0.01 мкм на участке цепи, содержащем соединение с индуктивностью LSQ.

Скачать (164KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Дизайн 3JJ-нейрона на основе наноразмерных джозефсоновских контактов. Белыми штрихами схематически показано растекание токов, полученное на основе имитационного моделирования при помощи пакета 3D-MLSI. Белыми квадратами обозначены виртуальные терминалы для разграничения участков индуктивностей в схеме.

Скачать (62KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».