#фотоцитата 🤩 Секция 10 «Нейроморфные вычисления. Искусственный интеллект» 🤩Николаев Сергей Николаевич, к.ф.-м.н., НИЦ «Курчатовский институт»: В нашей лаборатории уже хорошо изучены структуры на основе слоёв ниобата лития и слоя нанокомпозита, состоящего из гранул кобальт-железо-бор внутри матрицы ниобата лития. В мемристорах на основе ниобата лития и нанокомпозита резистивное переключение возникает в результате миграции вакансий кислорода в ниобате лития, а гранулы металла в нанокомпозите концентрируют около себя электрическое поле и направляют рост филамента. Таким образом они стабилизируют филамент и резистивное переключение. Такие структуры демонстрируют широкое окно отношения сопротивлений RON/ROFF – около 100, выносливость к переключениям – 106, а также 256 стабильных состояний. 🤩Томинов Роман Викторович, к.т.н., Южный федеральный университет: На протяжении более чем полувека основной архитектурой вычислительных систем является архитектура фон Неймана, суть которой заключается в физическом разделении процессора и памяти. Данное разделение вносит ряд проблем, энергетических и временных, потому что информация должна многократно передаваться между различными частями системы. И это замедляет развитие вычислительных систем, особенно в области устройств, которые борются с зашумлёнными данными и приспосабливаются к окружающей среде. Одно из решений – переход вычислительных систем к архитектуре, которая вдохновлена биологическим мозгом. 🤩Ефимов Евгений Николаевич, к.т.н., ХайТэк LinQ: Мы разработали собственный нейронный ускоритель на основе систолического массива. Прошли путь от модели в фреймворке машинного обучения до запуска на собственном кристалле с производительностью, сопоставимой с аналогичными по энергопотреблению устройствами. 🤩Демарева Валерия Алексеевна, к.ф.-м.н., ННГУ им. Н. И. Лобачевского: Как психологические экспериментальные работы могут сочетаться со специалистами в области микроэлектроники и, в итоге, делать решения, которые действительно сейчас востребованы? Мы в лаборатории киберперпсихологии давно занимаемся оценкой состояния человека и созданием детекторов по разным физиологическим каналам. Были проекты по электроэнцефалографии, по кардиоинтервалографии, по эйтрекингу. Но выяснилось, что никто ничего не хочет надевать на человека. В определённых компаниях есть ограничения на то, чтобы записывать, например, лицо оператора, оценку состояния которого они всё-таки хотели бы получать. И оказалось, что сейчас самый недоизученный, но очень перспективный канал – речевой. #Микроэлектроника2026 #Томинов #Николаев #Ефимов #Демарева