A mesterséges intelligencia (AI) rohamos fejlődése napjainkban elképzelhetetlen mennyiségű adat feldolgozását igényli. A hagyományos számítógépes architektúrák azonban egyre inkább szűk keresztmetszetet jelentenek ezen a téren. A Neumann-architektúra elve, amely elkülöníti a processzort és a memóriát, jelentős teljesítménybeli korlátokhoz vezet, különösen a nagyméretű adathalmazokkal dolgozó AI algoritmusok esetében. Ez a korlát nemcsak a feldolgozási sebességet lassítja, hanem jelentős energiafogyasztást is eredményez.
A jövő AI alkalmazásai, mint például az önvezető autók, a valós idejű nyelvi fordítás, vagy a komplex orvosi diagnosztikai rendszerek, még nagyobb teljesítményt követelnek meg. Ezek az alkalmazások folyamatosan hatalmas mennyiségű adatot generálnak és dolgoznak fel, ami a jelenlegi memóriatechnológiák számára komoly kihívást jelent. A memória és a processzor közötti adatmozgás ugyanis jelentős időt és energiát emészt fel, így a rendszer teljesítménye drasztikusan csökken.
A mesterséges intelligencia következő ugrásához elengedhetetlen egy új, hatékonyabb memória-architektúra, amely képes áthidalni a Neumann-szűk keresztmetszetet és lehetővé teszi a valós idejű, nagyméretű adatfeldolgozást.
Ebben a kontextusban kerülnek előtérbe a memrisztorok, mint potenciális megoldás. A memrisztorok olyan ellenállás alapú memóriák, amelyek képesek megjegyezni a rajtuk áthaladó töltés mennyiségét. Ez lehetővé teszi, hogy egyetlen eszközben kombinálják a memória és a számítási funkciókat, ami jelentősen csökkentheti az adatmozgás szükségességét és növelheti a rendszer hatékonyságát. Az in-memory computing koncepció, amely a memrisztorokra épül, forradalmasíthatja az AI rendszerek tervezését és működését.
A memrisztorok alkalmazása nemcsak a sebességet és az energiahatékonyságot javíthatja, hanem új lehetőségeket is nyithat meg az AI algoritmusok számára. Például, a neuromorf számítástechnikában a memrisztorok ideális eszközök az agy működését utánzó neurális hálózatok megvalósításához. Ez a megközelítés lehetővé teheti az AI rendszerek számára, hogy hatékonyabban tanuljanak és alkalmazkodjanak a változó környezethez.
A memrisztorok alapelvei: működés, jellemzők és előnyök
A memrisztor, vagyis a memory resistor, egy olyan passzív áramköri elem, amely az általa átfolyó áram mennyiségétől függően változtatja az ellenállását, és ezt az ellenállást meg is tartja, még az áram kikapcsolása után is. Ez a „memória” effektus teszi a memrisztorokat rendkívül izgalmas jelöltekké a jövő memóriatechnológiái számára, különösen a mesterséges intelligencia (AI) területén.
Működési elve azon alapul, hogy egy vékony szigetelő rétegben (pl. titán-dioxid) az ionok (pl. oxigénhiányok) áramlás hatására átrendeződnek. Ez az átrendeződés megváltoztatja a réteg vezetőképességét, ezáltal az ellenállását. Az ellenállás változása folyamatos, nem pedig diszkrét értékek között ugrál, mint a hagyományos digitális memóriák esetében.
A memrisztorok legfőbb jellemzői:
- Nem illékony memória: Az információ megmarad áramszünet esetén is.
- Alacsony energiafogyasztás: Az ellenállás változtatásához kevés energia szükséges.
- Nagy sebesség: Gyorsan írhatók és olvashatók.
- Kis méret: Nagy sűrűségű memóriachipek építhetők belőlük.
A memrisztorok potenciálisan forradalmasíthatják a memória-architektúrákat azáltal, hogy lehetővé teszik a számítás és a memória szorosabb integrációját.
A memrisztorok előnyei a hagyományos memóriákkal szemben:
- Nagyobb sűrűség: A kisebb méret miatt több memrisztor fér el egy adott területen.
- Gyorsabb hozzáférés: Az adatok gyorsabban olvashatók és írhatók.
- Alacsonyabb energiafogyasztás: Kevesebb energiát igényelnek a működéshez.
- Új számítási paradigmák: Lehetővé teszik az analóg számítások implementálását, ami hatékonyabb lehet bizonyos AI feladatokhoz.
A memrisztorok képessége, hogy analóg módon tárolják az információt, különösen vonzóvá teszi őket a neurális hálózatok építéséhez. A súlyok (weights) közvetlenül a memrisztorok ellenállásában tárolhatók, ami jelentősen leegyszerűsíti a hálózat architektúráját és csökkenti az energiafogyasztást. Ez kritikus fontosságú a hatékonyabb és valósághűbb AI rendszerek létrehozásához.
Bár a memrisztorok még fejlesztési fázisban vannak, a bennük rejlő potenciál óriási. A jövőben várhatóan kulcsszerepet játszanak majd az AI következő generációjának kialakításában, lehetővé téve a bonyolultabb algoritmusok futtatását alacsonyabb energiafogyasztás mellett.
A hagyományos memória technológiák (RAM, Flash) korlátai az AI számára
A modern mesterséges intelligencia (AI) fejlődésének egyik kritikus akadálya a hagyományos memória technológiák, mint a RAM (DRAM) és a Flash memória korlátai. Ezek a technológiák nem képesek lépést tartani az AI modellek növekvő méretével és számítási igényeivel.
A RAM gyors, de illékony, ami azt jelenti, hogy az áramellátás megszűnésével az adatok elvesznek. Ráadásul a RAM energiafogyasztása jelentős, különösen nagyméretű AI modellek esetében, ahol folyamatosan nagy mennyiségű adatot kell mozgatni a processzor és a memória között. Ez a „memória fal” néven ismert probléma jelentősen lassítja a számításokat és növeli az energiafelhasználást.
A Flash memória nem illékony, tehát az adatok megmaradnak áramellátás nélkül is, de sokkal lassabb a RAM-nál, és korlátozott a számú írási ciklusok száma. Ez azt jelenti, hogy a Flash memória nem ideális az AI alkalmazások számára, ahol gyakori az adatok írása és olvasása.
A hagyományos memória architektúrákban az adatok tárolása és feldolgozása fizikailag elkülönül, ami jelentős energiaveszteséget és késleltetést okoz.
Ez a Von Neumann-szűk keresztmetszet komoly kihívást jelent az AI rendszerek hatékonyságának növelésében. Az AI modellek, különösen a mélytanuló modellek, hatalmas mennyiségű adatot dolgoznak fel párhuzamosan. A hagyományos memória architektúrák nem képesek ezt a párhuzamosságot hatékonyan kihasználni, ami a teljesítmény szűk keresztmetszetévé válik.
Ezért van szükség új memória-architektúrákra, mint például a memrisztorokon alapuló rendszerekre, amelyek képesek a számítást a memóriában végezni (in-memory computing), ezzel kiküszöbölve a Von Neumann-szűk keresztmetszetet és jelentősen javítva az AI rendszerek energiahatékonyságát és sebességét.
A memrisztorok mint potenciális memória-helyettesítők: összehasonlítás a hagyományos technológiákkal
A memrisztorok, mint potenciális memória-helyettesítők, izgalmas alternatívát kínálnak a hagyományos memória-technológiákkal szemben, különösen az AI fejlődése szempontjából. A hagyományos memóriák, mint a DRAM és a NAND flash, jelentős korlátokkal küzdenek a sebesség, az energiafogyasztás és a méret tekintetében, ami akadályozza a komplex AI modellek hatékony futtatását.
A DRAM, bár gyors, volatil, ami azt jelenti, hogy az adatok elvesznek az áramellátás megszakadásakor. Emellett nagy energiaigényű, ami korlátozza a mobil eszközökben és az energiatakarékos rendszerekben való alkalmazását. A NAND flash nem-volatil, azaz megőrzi az adatokat áram nélkül is, de sokkal lassabb, mint a DRAM, és korlátozott élettartammal rendelkezik a korlátozott számú írási ciklus miatt.
Ezzel szemben a memrisztorok nem-volatilak, azaz nem igényelnek folyamatos áramellátást az adatok megőrzéséhez, ami jelentősen csökkenti az energiafogyasztást. Emellett sokkal gyorsabbak lehetnek a NAND flash-nél, és potenciálisan versenyképesek a DRAM sebességével is. A méretük is jelentősen kisebb lehet, ami lehetővé teszi a nagyobb adatsűrűséget, vagyis több adat tárolását kisebb helyen.
A memrisztorok egyik legfontosabb tulajdonsága, hogy ellenállásuk változtatható, és ez az ellenállás megmarad az áramellátás kikapcsolása után is. Ezt az ellenállásváltozást használják az adatok tárolására.
A memrisztorok emellett analóg adattárolásra is alkalmasak, ami a hagyományos digitális memóriákkal szemben előnyt jelenthet a neurális hálózatok és más AI algoritmusok számára, amelyek hatékonyabban működnek analóg adatokkal. Ez lehetővé teszi a számítások közvetlenül a memóriában történő elvégzését (in-memory computing), ami jelentősen csökkentheti az adatmozgatással járó energiafogyasztást és növelheti a sebességet.
Összehasonlítva a hagyományos technológiákkal:
- Sebesség: A memrisztorok a DRAM-mel versenyképes sebességet, a NAND flash-nél pedig jelentősen nagyobb sebességet kínálnak.
- Energiafogyasztás: A nem-volatilitásuk miatt alacsonyabb energiafogyasztás jellemzi őket.
- Méret: Kisebb méretük nagyobb adatsűrűséget tesz lehetővé.
- Élettartam: Potenciálisan hosszabb élettartam, mint a NAND flash.
- Funkcionalitás: Analóg adattárolásra is alkalmasak, ami új lehetőségeket nyit meg az AI területén.
Bár a memrisztorok még fejlesztés alatt állnak, és számos kihívás áll előttük a tömeggyártás és a megbízhatóság terén, potenciáljuk óriási. Amennyiben a technológiai akadályokat sikerül leküzdeni, a memrisztorok forradalmasíthatják a memória-architektúrákat, és jelentősen hozzájárulhatnak az AI következő ugrásához.
Memrisztor alapú memória architektúrák: crossbar, 3D struktúrák és egyéb megoldások
A memrisztorok, mint új típusú, nem-illékony memóriák, forradalmasíthatják a mesterséges intelligencia (AI) hardveres megvalósítását. A hagyományos memóriák sebességbeli és energiafogyasztási korlátai miatt az AI modellek egyre nehezebben skálázhatók. A memrisztor alapú memória architektúrák, mint a crossbar, áthidalhatják ezeket a korlátokat.
A crossbar architektúrák a memrisztorok potenciáljának kiaknázásának egyik legígéretesebb módját jelentik. Ebben a struktúrában a memrisztorok egy rács pontjain helyezkednek el, összekötve a sorokat és oszlopokat. Ez lehetővé teszi a nagy sűrűségű memória tárolást és a párhuzamos adathozzáférést, ami drasztikusan felgyorsíthatja az AI algoritmusok futtatását.
Emellett a 3D memrisztor struktúrák további lehetőségeket kínálnak a memória sűrűségének növelésére. A 3D architektúrák lehetővé teszik a memrisztorok rétegekben történő elhelyezését, ami a 2D struktúrákhoz képest jelentősen nagyobb tárolókapacitást eredményez azonos területen. Ez különösen fontos a nagyméretű neurális hálózatok számára, amelyek hatalmas mennyiségű adatot igényelnek.
A memrisztorok nem csupán tárolóelemek, hanem számítási elemként is funkcionálhatnak, lehetővé téve az in-memory computing paradigmát. Ez azt jelenti, hogy a számítások közvetlenül a memóriában történnek, minimalizálva az adatmozgatás szükségességét, ami jelentősen csökkenti az energiafogyasztást és növeli a sebességet.
További kutatások folynak a memrisztorok tulajdonságainak finomhangolására és a gyártási folyamatok optimalizálására. Különböző anyagokat és gyártási technikákat vizsgálnak annak érdekében, hogy javítsák a memrisztorok megbízhatóságát, sebességét és energiahatékonyságát. Ezek a fejlesztések elengedhetetlenek ahhoz, hogy a memrisztorok széles körben elterjedjenek az AI hardveres megvalósításában.
Az in-memory computing mellett a memrisztorok felhasználhatók neuromorfikus számítástechnikai rendszerek építésére is, amelyek az emberi agy működését próbálják utánozni. A memrisztorok képesek szinapszisokként funkcionálni, lehetővé téve a neurális hálózatok hatékonyabb és energiahatékonyabb megvalósítását.
A memrisztorok szerepe az in-memory computingban
A memrisztorok az in-memory computing (számítás a memóriában) kulcsfontosságú elemei, ami a mesterséges intelligencia (AI) következő generációjának alapját képezheti. A hagyományos számítógépekben a processzor (CPU) és a memória (RAM) fizikailag elkülönülnek. Az adatok mozgatása a kettő között jelentős energiafelhasználással és időveszteséggel jár, ami szűk keresztmetszetet képez az AI-modellek, különösen a mélytanuló algoritmusok hatékony futtatásában. Ezt a problémát nevezi a szakirodalom „memory wall”-nak.
Az in-memory computing ezzel szemben a számítási műveleteket közvetlenül a memóriában végzi, kiküszöbölve az adatok állandó mozgatásának szükségességét. A memrisztorok ideális jelöltek erre a feladatra, mivel képesek tárolni az információt és egyben számítási műveleteket is végezni. Ellenállásuk változtatható, ami lehetővé teszi analóg számítások végzését, hasonlóan az emberi agy neurális hálózatainak működéséhez.
A memrisztorok használata az in-memory computingban számos előnnyel jár:
- Nagyobb energiahatékonyság: Kevesebb energia szükséges az adatok mozgatásához, ami csökkenti a fogyasztást.
- Nagyobb sebesség: A számítások gyorsabban elvégezhetők, mivel az adatok nem mozognak a processzor és a memória között.
- Párhuzamosítás: A memrisztorok lehetővé teszik a nagymértékű párhuzamosítást, ami elengedhetetlen a komplex AI-modellek futtatásához.
A memrisztor alapú in-memory computing paradigmaváltást jelenthet az AI területén, lehetővé téve a hatékonyabb és gyorsabb modellek fejlesztését.
A memrisztorok ellenállásának finomhangolása lehetővé teszi a súlyok (weights) tárolását a neurális hálózatokban. Az in-memory computing architektúrákban a súlyok közvetlenül a memóriában helyezkednek el, és a bemeneti adatokkal való szorzás (multiplication) és összeadás (accumulation) műveleteket a memrisztor hálózat végzi el. Ez az architektúra jelentősen felgyorsítja a neurális hálózatok futtatását és csökkenti az energiafogyasztást.
Bár a memrisztor technológia még fejlesztés alatt áll, az eddigi eredmények rendkívül biztatóak. A kutatások jelenleg a megbízhatóság, a skálázhatóság és a gyártási költségek optimalizálására fókuszálnak. A jövőben a memrisztorok várhatóan kulcsszerepet játszanak majd az AI-alkalmazások széles körében, beleértve az autonóm járműveket, a gépi látást és a természetes nyelvi feldolgozást.
A memrisztorok jelentős potenciállal rendelkeznek a neuromorf számítástechnika területén is, ami az emberi agy működését próbálja modellezni. A memrisztorok analóg tulajdonságai és alacsony energiafogyasztása ideális eszközzé teszik őket az agyszerű rendszerek építéséhez.
Ellenállás alapú RAM (ReRAM): a memrisztorok gyakorlati megvalósítása
Az ellenállás alapú RAM (ReRAM) a memrisztorok egyik legígéretesebb gyakorlati megvalósítása, amely kulcsfontosságú az AI jövőbeli fejlődéséhez. A ReRAM technológia azon alapul, hogy az anyagok elektromos ellenállása megváltoztatható, és ez az állapotváltozás tárolja az információt. Ez a nem-volatil memória lehetővé teszi az adatok megőrzését áramkimaradás esetén is.
A hagyományos memóriákhoz, mint a DRAM és a NAND flash, képest a ReRAM számos előnnyel rendelkezik:
- Nagyobb sűrűség: A memrisztorok sokkal kisebb méretben gyárthatók, ami lehetővé teszi a nagyobb memóriakapacitást ugyanazon a területen.
- Alacsonyabb energiafogyasztás: Az ellenállás megváltoztatása kevesebb energiát igényel, mint a töltés tárolása a hagyományos memóriákban.
- Nagyobb sebesség: A memrisztorok gyorsabban kapcsolhatók, ami gyorsabb olvasási és írási sebességet eredményez.
- Hosszabb élettartam: A ReRAM elméletileg több írási ciklust képes elviselni, mint a NAND flash.
A ReRAM lehetővé teszi az AI algoritmusok hatékonyabb futtatását azáltal, hogy közelebb hozza a memóriát a processzorhoz, csökkentve az adatátviteli késleltetést, ami kritikus a nagyméretű adathalmazokkal való munkához.
A ReRAM fejlesztése még folyamatban van, de már most is láthatók a potenciális alkalmazásai. A neurális hálók hardveres gyorsítására, az in-memory computingra és az edge computingra is kiválóan alkalmas. Az AI képességeinek kibővítése érdekében elengedhetetlen a ReRAM és más, új memória-architektúrák fejlesztése és elterjesztése.
A memrisztorok alkalmazásai a neurális hálózatokban és a mélytanulásban
A memrisztorok ígéretes alternatívát kínálnak a hagyományos memória technológiákkal szemben a neurális hálózatok és a mélytanulás területén. A legfőbb előnyük a nem-volatilitás, ami azt jelenti, hogy az adatokat áramellátás nélkül is megőrzik. Ez jelentősen csökkentheti az energiafogyasztást, különösen a nagyméretű, komplex AI modellek esetében.
A memrisztorok másik kulcsfontosságú tulajdonsága, hogy képesek analóg módon tárolni és feldolgozni az információkat. Ez lehetővé teszi, hogy szimulálják az emberi agy neuronjainak működését, ami hatékonyabb és energiatakarékosabb neurális hálózatok létrehozásához vezethet. A hagyományos digitális rendszerekkel ellentétben, amelyek bináris (0 és 1) értékeket használnak, a memrisztorok folyamatos ellenállásértékeket képesek tárolni, ami finomabb és árnyaltabb számításokat tesz lehetővé.
A memrisztorok alkalmazása a neurális hálózatokban számos előnnyel jár:
- Alacsonyabb energiafogyasztás: A nem-volatilitás és az analóg számítások jelentősen csökkentik az energiaigényt.
- Nagyobb sebesség: A párhuzamos adatfeldolgozás felgyorsíthatja a tanulási és következtetési folyamatokat.
- Kisebb méret: A memrisztorok sűrűbben integrálhatók, ami kompaktabb és hordozhatóbb AI rendszereket eredményezhet.
- In-memory computing: A számítás közvetlenül a memóriában történhet, elkerülve az adatmozgatás szűk keresztmetszetét a processzor és a memória között.
Egyik legígéretesebb alkalmazási területük az analóg neurális hálózatok implementálása. A memrisztorok ellenállása beállítható, hogy a neurális hálózatok súlyait reprezentálja. Ez lehetővé teszi a hálózatok fizikai megvalósítását, ami sokkal hatékonyabb, mint a szoftveres szimuláció.
A memrisztor alapú neurális hálózatok képesek lehetnek a hagyományos architektúrák energiahatékonyságának és sebességének jelentős felülmúlására, megnyitva az utat az edge computing és az autonóm rendszerek számára.
Számos kutatócsoport dolgozik a memrisztor alapú mélytanulási rendszerek fejlesztésén. Különböző architektúrákat vizsgálnak, beleértve a crossbar tömböket, amelyekben a memrisztorok rácsszerűen vannak elrendezve, és amelyek lehetővé teszik a párhuzamos mátrixszorzást, ami a mélytanulás alapvető művelete.
Habár a memrisztor technológia még fejlesztés alatt áll, a potenciálja óriási. A gyártási folyamatok optimalizálása és az anyagok kutatása kulcsfontosságú a széles körű elterjedéshez. A memrisztorok megjelenése új távlatokat nyit az AI kutatásában és fejlesztésében, lehetővé téve az intelligensebb, hatékonyabb és önállóbb rendszerek létrehozását.
Memrisztorok a neuromorf számítástechnikában: az emberi agy utánzása
A memrisztorok, mint negyedik alapelem (az ellenállás, a kondenzátor és az induktivitás mellett) forradalmasíthatják a memóriaarchitektúrákat, különösen a neuromorf számítástechnikában. Ennek az az oka, hogy a memrisztorok képesek szimulálni az emberi agy szinapszisainak működését.
A hagyományos számítógépek a memóriát és a processzort elkülönítve használják, ami a sokat emlegetett „Von Neumann-szűk keresztmetszetet” eredményezi. A neuromorf számítástechnika ezzel szemben az adatfeldolgozást és a memóriát egyetlen, elosztott rendszerben egyesíti, ahogyan az agyban is történik. A memrisztorok ideálisak erre a feladatra, mivel képesek tárolni az információt és egyben számításokat végezni.
A memrisztorok ellenállása változtatható és megőrzi az előzőleg beállított állapotot, még áramtalanítás után is. Ez azt jelenti, hogy nem felejtik el az információt, hasonlóan az agy szinapszisaihoz, amelyek erősödnek vagy gyengülnek a tanulás során. Ez a tulajdonság teszi őket rendkívül hatékonnyá a mélytanulási algoritmusok futtatásában, ahol hatalmas mennyiségű adatot kell tárolni és feldolgozni párhuzamosan.
A memrisztorok lehetővé teszik olyan rendszerek létrehozását, amelyek az emberi agyhoz hasonlóan működnek, alacsony energiafogyasztás mellett.
A memrisztor alapú rendszerek előnyei:
- Alacsony energiafogyasztás: A memrisztorok sokkal kevesebb energiát fogyasztanak, mint a hagyományos memóriák.
- Nagy sebesség: A memrisztorok gyorsabban kapcsolnak, mint a tranzisztorok, ami gyorsabb adatfeldolgozást tesz lehetővé.
- Nagy sűrűség: A memrisztorok kisebb méretűek, ami nagyobb memóriakapacitást eredményez.
- Párhuzamos feldolgozás: A memrisztorok lehetővé teszik az adatok párhuzamos feldolgozását, ami jelentősen felgyorsítja a gépi tanulási algoritmusokat.
Bár a memrisztor technológia még fejlesztés alatt áll, ígéretes megoldást jelent az AI következő generációjának megvalósításához, különösen az olyan területeken, mint a képi és hangfelismerés, a robotika és az autonóm járművek.
A memrisztorok kihívásai: megbízhatóság, skálázhatóság és gyártási problémák
A memrisztorok, bár ígéretes technológiát képviselnek az AI gyorsításában, számos kihívással néznek szembe, melyek gátolják a széleskörű elterjedésüket. Ezek a kihívások elsősorban a megbízhatóság, a skálázhatóság és a gyártási folyamatok területein jelentkeznek.
A megbízhatóság kritikus fontosságú. A memrisztoroknak hosszú távon stabilan kell működniük, megtartva a tárolt információt és ellenállva a környezeti hatásoknak. Az idő múlásával a memrisztorok tulajdonságai változhatnak, ami hibás működéshez vezethet. Ez különösen problémás a mélytanulási modellek esetében, ahol a pontosság elengedhetetlen.
A skálázhatóság egy másik jelentős akadály. Az AI alkalmazások egyre nagyobb adathalmazokat és komplexebb modelleket használnak, ami nagyobb memóriakapacitást igényel. A memrisztorok sűrűségének növelése, miközben a teljesítményt és a megbízhatóságot fenntartjuk, komoly technológiai kihívást jelent. A miniatürizálás során a memrisztorok tulajdonságai romolhatnak, ami rontja a teljesítményt.
A gyártási problémák is jelentősen befolyásolják a memrisztorok elterjedését. A memrisztorok gyártása komplex folyamat, amely precíz anyagkezelést és szigorú minőségellenőrzést igényel. A gyártási hibák, mint például a rétegek közötti szennyeződések vagy a nem megfelelő anyagösszetétel, jelentősen csökkenthetik a memrisztorok teljesítményét és élettartamát. A nagyüzemi gyártás során a konzisztencia biztosítása is komoly feladat.
A memrisztorok széleskörű elterjedésének kulcsa a megbízhatóság, a skálázhatóság és a gyártási folyamatok terén elért áttörésekben rejlik.
A memrisztorok kutatása során a tudósok és mérnökök folyamatosan keresik a megoldásokat ezekre a problémákra. Új anyagok, gyártási technikák és architektúrák fejlesztése zajlik, melyek célja a memrisztorok teljesítményének és megbízhatóságának javítása.
A kihívások ellenére a memrisztorok rendkívüli potenciált hordoznak az AI jövője szempontjából. Ha sikerül leküzdeni a fent említett akadályokat, a memrisztorok forradalmasíthatják a memória-architektúrákat és lehetővé tehetik az AI alkalmazások új generációjának kifejlesztését.
