24 / 102
TECH INSIGHT
24
- ELETTRONICA OGGI 463 - GIUGNO/LUGLIO 2017
NEWS/TECHNOLOGIES
Memorie stampate a basso costo
Francesco Ferrari
È
apparso recentemente sul
Journal of Electronic Materials
un articolo realizzato dai ricerca-
tori della
Duke University
che de-
scrive delle memorie “spray-on”
realizzate con un nuovo materiale.
Si tratta di memorie stampate tra-
mite una jet printer usando nano-
fili di Cu–SiO2 dispersi in etilcellu-
losa, che si comportano come un
commutatore resistivo fra i due
elettrodi di Au e Cu. A differenza
del silicio, infatti, questi nanofili e
il polimero possono essere sciol-
ti nel metanolo e quindi spruzzati
tramite una stampante a getto. Per
quanto riguarda il principio di funzionamento, applicando una piccola tensione, le celle di memoria passano
da uno stato di elevata resistenza, che non permette il passaggio di corrente, a uno stato di bassa resistenza,
che invece consente alla corrente di scorrere. Queste “memristor” operano a circa 3V e, in base ai dati dei
ricercatori, non hanno evidenziato segni di degrado dopo 104 cicli di commutazione.
La velocità di risposta è di 3 µs, mentre il tempo di ritenzione estrapolato è di 10 anni. Questa tecnologia è
molto interessante, poiché permette di realizzare a basso costo un’ampia gamma di dispositivi che integra-
no una limitata quantità di memoria. Si possono infatti utilizzare come supporto materiali flessibili come per
esempio plastica o carta. Di fatto diventa possibile realizzare dei tag RFID e dei sensori dotati di memoria
completamente stampabili. Si possono, per esempio, realizzare velocemente e a basso costo delle etichette
con dati memorizzati, applicazione molto utile per i prodotti farmaceutici. Visto che il processo di stampa può
essere realizzato a temperature relativamente basse si può usare questa tecnologia anche per produrre dei
dispositivi programmabili wearable.
DSP stand alone completo
per reti neurali con capacità
di calcolo di 1 TMAC/s
Alessandro Nobile
P
oiché la complessità e l’estensione delle reti neurali aumentano costantemente, i requisiti di calcolo sono
in rapido incremento. Parallelamente, le architetture delle reti neurali cambiano regolarmente, mentre con-
tinuano ad emergere nuove applicazioni e nuovi mercati. Queste tendenze stanno alimentando l’esigenza di
soluzioni di elaborazione per reti neurali ad alte prestazioni di tipo general-purpose destinate ai sistemi embed-
ded. Tali sistemi non solo richiedono consumi ridotti, ma devono anche essere altamente programmabili per
garantire la flessibilità necessaria per affrontare l’evoluzione e ridurre i rischi.
Per soddisfare queste esigenze
Cadence Design Systems
ha introdotto il nuovo DSP Cadence Tensilica Vision
C5. Si tratta del primo core IP DSP stand-alone autonomo per reti neurali ottimizzato per le applicazioni di visione,
radar/lidar e fused-sensor che necessitano della capacità computazionale richiesta dalle reti neurali. Destinato
a una pluralità di applicazioni – industria automobilistica, sorveglianza, droni, telefonia mobile e prodotti indos-
sabili – DSP Vision C5 è caratterizzato da una capacità di calcolo di 1 TMAC/s che permette di supportare tutte
Il nuovo materiale usato dai ricercatori della Duke University permette di realizzare facilmente
memorie resistive a basso costo
(Fonte Duke University)