| Название НИОКТР |
Нейроподобные мемристивные структуры на основе многокомпонентных оксидов для аппаратной реализации in-sensing вычислительных систем искусственного интеллекта
|
| Аннотация |
На сегодняшний день одними из наиболее перспективных направлений исследований являются разработки в области нейротехнологий и нейроэлектроники, направленные на использование и развитие природного потенциала мозга, а также эффективную интеграцию биологических нейронных сетей мозга с информационными системами на небиологической основе, как на уровне «аппаратного» обеспечения, так и на уровне взаимодействия с внешними устройствами. Исследования нейроморфных систем остаются актуальными как в теоретическом, так и в прикладном аспектах, в частности с точки зрения разработки биоподобных вычислителей, предназначенных для решения сложных задач обработки многомерной информации в робототехнике. За последние десятилетия сложность и разнообразие современных робототехнических комплексов значительно возросла, что связано с ростом производительности вычислительных систем, развитием искусственного интеллекта и созданием прогрессивных технологий в данной области.
Проект направлен на проведение фундаментальных исследований в области приоритетных научно-технологических направлений «Переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта» из Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации. Ключевой особенностью проекта является привлечение и интеграция молодых ученых в научные коллективы для решения задач разработки интеллектуальных систем, основанных на технологии in-sensor вычислений и новой электронной компонентной базе.
В рамках проекта будут разработаны принципы создания элементной базы нейроморфных систем для робототехнических комплексов, искусственного интеллекта и нейропроцессорной архитектуры нового поколения. Также будет предложен подход к созданию in sensor вычислительных систем на основе кроссбарных структур, что позволит повысить быстродействие за счет отсутствия необходимости передачи данных от сенсорного элемента к устройству обработки информации. Использование такого подхода откроет новые возможности для реализации искусственных нейронных связей и обучения, обеспечив высокую пропускную способность и снижение требований к вычислительной мощности.
Проект также включает в себя комплексные экспериментальные исследования, направленные на синтез мемристивных материалов на основе пленок ниобата лития (LiNbO3) и титаната бария (BaTiO3), а также на разработку макетов нейроподобных мемристивных структур на их основе для аппаратной реализации in-sensing вычислительных систем искусственного интеллекта и создания интеллектуальных робототехнических систем. Предложенные в ходе выполнения проекта новые научно-технологические решения откроют возможности для создания нейросетевых алгоритмов интеллектуальной обработки информации, а также будут способствовать развитию методов аппаратной реализации спайковых нейронных сетей. В результате выполнения проекта будут получены новые научные результаты в области нейротехнологий, электроники и нейропроцессорных систем, которые обеспечат технологический суверенитет и долгосрочное лидерство России в этой области. Новизна предложенных решений будет основываться на выборе материалов и методов получения мемристивных слоев, а также на интегрировании кроссбара и тактильных сенсоров в единое устройство. Такой подход обеспечит оптимальное решение для создания робототехнических комплексов, удовлетворяющих высоким требованиям к степени интеграции и надежности.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
0
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
18000.0
|
| Дата начала |
2025-09-10
|
| Дата окончания |
2028-06-30
|
| Номер контракта |
25-79-10295
|
| Дата контракта |
2025-09-10
|
| Количество отчетов |
1
|
| УДК |
621.38-022.532
|
| Количество просмотров |
7
|
| Руководитель работы |
Вакулов Захар Евгеньевич
|
| Руководитель организации |
Веретенникова Вера Анатольевна
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
|
| Заказчик |
Российский научный фонд
|
| Федеральная программа |
Отсутствует
|
| Госпрограмма |
—
|
| Основание НИОКТР |
Грант
|
| Последний статус |
2025-10-31 17:22:23 UTC, 2025-10-31 17:22:23 UTC
|
| ОКПД |
Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области нанотехнологий
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
Нанотехнологии; наноматериалы; сегнетоэлектрические материалы; ниобат лития; титанат бария; импульсное лазерное осаждение; нанокристаллические пленки; in-sensing вычислительные системы; искусственный интеллект
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Фундаментальное исследование
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
47.09.48 - Наноматериалы для электроники
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Нано-материалы [производство и свойства]
|
| Приоритеты научно-технического развития |
и) переход к развитию природоподобных технологий, воспроизводящих системы и процессы живой природы в виде технических систем и технологических процессов, интегрированных в природную среду и естественный природный ресурсооборот.; а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
| Регистрационные номера |
—
|
