리서치 하이라이트
분자 멤리스터(Memristor) 내의 결정 트리(Decision tree)
Nature 597, 7874
디지털 전자 회로의 스케일링 제약을 극복하기 위한 탐색에서 기존의 디지털 논리 플랫폼에서 탈피한 새로운 물질과 개념적 전략이 활발히 탐구되고 있다. Sreetosh Goswami와 연구진들은 분자 멤리스터(Memristive) 물질을 사용하여 상기의 접근법 중 하나에 대하여 설명하였다. 연구진들이 사용하는 물질은 5가지 별개의 산화환원 상태를 나타내며, 멤리스터 구성에서 다중 반복 및 이력 종속 비휘발성 스위칭 전환이 있는 전류-전압 곡선을 야기한다. 저자들은 이러한 간단한 회로 요소를 사용하여 단일 단계 재구성, 가환 및 비가환 논리 연산을 실현할 수 있는 반면 기존의 디지털 회로는 이를 달성하기 위해 많은 게이트와 시간이 필요하다는 것을 보여주었다.
2021년9월2일 자의 네이처 하이라이트
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