КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер проекта 23-79-10151
НазваниеМетоды и средства автоматизации исследовательского проектирования мемристивных систем
Руководитель Островский Валерий Юрьевич, Кандидат технических наук
Организация финансирования, регион Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина)" , г Санкт-Петербург
Конкурс №85 - Конкурс 2023 года «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными
Область знания, основной код классификатора 09 - Инженерные науки; 09-601 - Теория, методы проектирования и эффективность функционирования технических систем
Ключевые слова мемристор, перспективная элементная база, САПР, нелинейная динамика, автоматизация проектирования, исследовательское проектирование, нейроморфные системы
Код ГРНТИ50.51
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Одним из перспективных направлений развития современной компьютерной техники являются нейроморфные вычислители, использующие в своей конструкции устройства с переключением сопротивления - мемристоры. Будучи теоретически предсказанным еще в 1971 году, мемристор быстро привлек внимание исследователей и инженеров, как потенциальная элементная база для аппаратных нейронных сетей, человеко-машинных интерфейсов, энергонезависимой памяти и резервуарных вычислителей. Несмотря на успешное создание физических прототипов мемристоров, включая схемы высокой степени интеграции - мем-процессоры, на сегодняшний день существует дефицит специализированных средств автоматизированного проектирования мемристивных систем, что ограничивает научно-технический прогресс в этой области. Доступные прототипы мемристоров часто созданы по разным технологиям и отличаются по динамике и свойствам в зависимости от производителя. Одна из ключевых сложностей проектирования мемристивных систем заключается в том, что физические образцы мемристоров могут обладать разными характеристиками даже в рамках одной технологической серии. Все это делает актуальным создание специализированных САПР мемристивных систем, основанных на подходах исследовательского проектирования, при котором свойства объекта проектирования уточняются в процессе разработки для последующей коррекции используемых моделей и проектных процедур. Целью настоящего проекта является создание математических основ, алгоритмов и программного инструментария автоматизации проектирования мемристивных систем с учетом требований, возникающих в потенциальных приложениях мемристивной техники. Проект основан на методологии исследовательского проектирования, организованного по модель-ориентированному принципу с валидацией и верификацией математических, исполняемых и имитационных моделей объекта в процессе проектирования. Задачами проекта являются разработка новых релевантных математических, исполняемых и имитационных моделей мемристивных устройств различных типов с учетом особенностей динамики переключений, межцикловой и межобразцовой вариабельности, создание нового математического и программного обеспечения САИПР мемристивных систем, а также комплекса инструментов анализа и визуализации динамики нелинейных систем на основе мемристоров. Научная новизна проекта заключается в применении авторских методов синтеза и анализа моделей нелинейных систем на основе адаптивных дискретных операторов, комплексирования физически-мотивированных и эмпирических моделей, а также высокопроизводительных методов численного моделирования и анализа нелинейных систем. Потенциальными результатами проекта являются новые математические модели мемристоров, учитывающие межцикловую вариативность, новые исполняемые модели мемристоров на основе гибридной синхронизации физически мотивированных и эмпирических моделей, критерии адекватности математических и исполняемых моделей мемристора, выработанные на основе анализа потенциальных научных и инженерных приложений мемристивной техники, новые знания о динамике моделей нелинейных цепей с мемристорами, обладающими новым механизмом учета межцикловой вариативности. К практическим результатам относятся программные средства распределенного анализа динамики цепей с мемристорами, методы и средства проектирования устройств на основе мемристоров, включая новые численные методы интегрирования, и альтернативные дискретные операторы для реализации адаптивных моделей мемристивных устройств, а также архитектура моделирующей подсистема САПР мемристивных цепей. Предполагаемые результаты проекта позволят эффективно реализовать мезоуровень разработки мемристивных систем, преодолев тем самым существующий разрыв между экспериментальными физическими устройствами с переключением сопротивления, их математическими моделями и реальными приложениями мемристивной техники.
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
Аннотация результатов, полученных в 2025 году
Второй год выполнения проекта был направлен на идентификацию доступных образцов мемристивных структур путем проведения серии измерительных экспериментов. Синтезированы новые компактные эмпирические модели волатильных и неволатильных биполярных мемристоров на основе данных, полученных от физических образцов: двунаправленного порогового селектора AND-TS и биполярного мемристора с многослойной структурой Au/Ta/ZrO2/Pt/Ti.
Математическая модель устройства AND-TS идентифицирована в виде волатильного мемристора первого порядка с пороговым переключением, управляемым напряжением. Поведение предложенной модели волатильного мемристора верифицировано с использованием динамических карт, отображением вольт-амперных характеристик (ВАХ) и переходной реакции на импульс напряжения включения.
Математическая модель устройства Au/Ta/ZrO2/Pt/Ti идентифицирована в виде мемристора первого порядка с нелинейными функциями порогов переключения, зависимых от переменной состояния проводимости, а также представлением проходящего через устройство тока в виде суммы токов элемента резистивной памяти и диода Шоттки. Идентифицированная структура и параметры модели позволили с высокой точностью воспроизвести динамические особенности ВАХ: S-образный участок отрицательного дифференциального сопротивления в процессе SET и участки медленного переключения, остановки и скачка в процессе RESET.
Разработана программная среда моделирования динамических систем CUDAynamics для распределённых вычислений на графических устройствах Nvidia. Высокий уровень интерактивности, обеспечивающий конкурентное преимущество над существующими аналогами, реализован посредством интеграции графического интерфейса пользователя на основе библиотек Dear ImGui и ImPlot, а также поддержки динамического управления вычислительными процессами и визуализации данных в режиме реального времени (включая построение графиков и диаграмм). При симуляции в реальном времени присутствует возможность изменять значения параметров и прослеживать реакцию системы на изменения. Моделирование может включать элементы анализа, например расчет наибольшего показателя Ляпунова, числа аттракторов мультистабильной системы, длительности переходного процесса. Реализован режим просмотра траекторий для каждого набора начальных условий или параметров, по которым выполнено распараллеливание. В библиотеку доступных для исследования динамических систем включены классические хаотические системы, некоторые типовые модели из области нейроморфных технологий (нейроны Ижикевича, Вилсона и Ходжкина-Хаксли), мемристивные системы, в том числе авторские модели нейронов и синапсов.
Выполнен анализ динамических режимов цепи спайкового нейрона на базе волатильного мемристора и туннельного диода. Установлены ключевые паттерны генерации спайков и определены рабочие диапазоны параметров нейронной цепи, обеспечивающие её устойчивое функционирование. Подтверждено изменение класса возбудимости нейрона по Ходжкину в зависимости от модулирующего источника постоянного напряжения. Выполнена оценка энергетических характеристик электрической цепи нейрона путем вычисления показателя рассеивания мощности в фазах зарядки и рассеивания, а также аналитическая оценка энергии с использованием концепции энергии Гамильтона.
Выполнен анализ динамических режимов хамелеонной системы с функцией косинуса. Система исследована посредством численного моделирования и физической реализации с использованием электронной схемы. Результаты доказали существование нескольких аттракторов на четырех уровнях реализации системы. Проведенный эксперимент подтвердил правильность исполнения системной схемы и программных инструментов анализа на базе технологии Nvidia CUDA.
Имплементированы исполняемые модели волатильных и неволатильных мемристоров в виде файлов расширений .ms14 (электрические цепи) и .prz (электрические элементы) для SPICE-системы Multisim, а также на языке C++ в файлах расширения .cu (конечно-разностные схемы) для исполнения на GPU по технологии CUDA. Синтезированы версии моделей мемристоров на базе хаотических адаптивных осцилляторов для воспроизведения вариативности между циклами переключения мемристоров.
Разработан экспериментальный стенд для проведения испытаний на вибрационные и температурные воздействия. Модули экспериментального стенда для вибрационных и температурных испытаний объединены в единую систему управления и сбора данных на базе универсального шасси NI PXI-1042. В подсистему для вибрационных испытаний включены: вибрационный стенд ST 5000/300, усилитель мощности, контроллер, акселерометр, генератор возмущающих воздействий, устройства управления и визуализации. Реализованы режимы для оценки вибрационной прочности (способности объекта выдерживать предельные нагрузки) и устойчивости (сохранения функциональности при вибрации). Подготовлен аппаратно-программный комплекс для автоматизации испытаний на температурные воздействия. В состав подсистемы вошли: термокамера ТАВАI MC-81, регулятор температуры Термодат 17Е6 и программное обеспечение TermodatNet. Реализованы следующие методы испытаний: постепенное изменение температуры, циклическое изменение температуры, резкое изменение температуры, тепловой удар. Создан универсальный источник тока для измерения ВАХ полупроводниковых приборов, выходное сопротивление которого можно изменять по заданному алгоритму во время проведения измерения ВАХ. Выполнено тестирование измерительной схемы при записи ВАХ мемристоров Knowm.
Выполнен аналитический обзор известных исполняемых моделей мемристоров с точки зрения адекватной передачи межобразцовой и межцикловой вариативности. С целью создания адаптивных моделей, учитывающих вариативность реальных устройств в условиях проявления отрицательного дифференциального сопротивления, разработаны программные инструменты для выявления распределений пороговых напряжений из экспериментальных данных. Полученные параметры распределений использованы при синтезе моделей мемристоров Knowm и порогового селектора AND-TS, учитывающих межциклическую вариативность.
Публикации
1. Островский В. Ю., Каримов Т. И., Рыбин В. Г., Бутусов Д. Н. ПРОЕКТИРОВАНИЕ НЕЙРОНОВ С УПРАВЛЯЕМОЙ ВОЗБУДИМОСТЬЮ ДЛЯ МЕХАНИЗМОВ ВНИМАНИЯ СПАЙКОВЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ Нейротехнологии и нейроэлектроника. Специальный выпуск. 2025, Островский В. Ю., Каримов Т. И., Рыбин В. Г., Бутусов Д. Н. Проектирование нейронов с управляемой возбудимостью для механизмов внимания спайковых нейронных сетей // Нейротехнологии & Нейроэлектроника (N&N). - 2025. - №3, том 1. - С. 34. (год публикации - 2025)
2. Островский В.Ю. , Каримов Т.И., Рыбин В.Г., Бутусов Д.Н. Проектирование нейронов с управляемой возбудимостью для механизмов внимания спайковых нейронных сетей Труды первой школы-конференции с международным участием «НЕЙРОЭЛЕКТРОНИКА И НЕЙРОТЕХНОЛОГИИ БУДУЩЕГО» (Нижний Новгород, 25-29 ноября 2024 г.), Островский В.Ю., Каримов Т.И., Рыбин В.Г., Бутусов Д.Н. (2024) Проектирование нейронов с управляемой возбудимостью для механизмов внимания спайковых нейронных сетей. Труды первой школы-конференции с международным участием «Нейроэлектроника и нейротехнологии будущего», стр. 21 (год публикации - 2024)
3. Пчелко В.А. , Васильченко О.В. , Колев Г.Ю. , Гальченко М.А. , Бабкин И.А. , Каримов Т.И. Мультикомпартментальный нейрон как перспективный элемент резервуарных вычислений Труды первой школы-конференции с международным участием «НЕЙРОЭЛЕКТРОНИКА И НЕЙРОТЕХНОЛОГИИ БУДУЩЕГО» (Нижний Новгород, 25-29 ноября 2024 г.), Пчёлко В.А., Васильченко О.В., Колев Г.Ю., Гальченко М.А., Бабкин И.А., Каримов Т.И. (2024) Мультикомпартментальный нейрон как перспективный элемент резервуарных вычислений. Труды первой школы-конференции с международным участием «Нейроэлектроника и нейротехнологии будущего», стр. 39 (год публикации - 2024)
4.
Островский В.Ю., Каримов Т.И., Рыбин В.Г., Боброва Ю.О., Арляпов В.А., Бутусов Д.Н.
Bio-inspired neuron based on threshold selector and tunnel diode capable of excitability modulation
NEUROCOMPUTING, Ostrovskii, V., Karimov, T., Rybin, V., Bobrova, Y., Arlyapov, V., & Butusov, D. (2025). Bio-inspired neuron based on threshold selector and tunnel diode capable of excitability modulation. Neurocomputing, 129454. (год публикации - 2025)
10.1016/j.neucom.2025.129454
5.
Рыбин Д.Н., Бутусов Д.Н., Ширнин К.В., Островский В.Ю.
Revealing Hidden Features of Chaotic Systems Using High-Performance Bifurcation Analysis Tools Based on CUDA Technology
International Journal of Bifurcation and Chaos, Rybin, V., Butusov, D., Shirnin, K., Ostrovskii, V. Revealing Hidden Features of Chaotic Systems Using High-Performance Bifurcation Analysis Tools Based on CUDA Technology //International Journal of Bifurcation and Chaos. – 2024. – Т. 34. – №. 11. – С. 2450134. (год публикации - 2024)
10.1142/S0218127424501347