Notícia
Fabricio Mazocco
- Publicado em
12-02-2025
13:00
Artigo sobre dispositivos com memória é destaque em revista científica
A pesquisa em dispositivos com memória, conduzida pelo grupo de Propriedades Ópticas, Vibracionais, Spin e de Transporte em Nanoestruturas do Departamento de Física (DF) da UFSCar, alcançou um marco de destaque. O artigo intitulado "The Emergence of Mem-Emitters" foi selecionado para capa das comemorações de 25 anos da renomada revista Nano Letters, evidenciando a relevância de nossas contribuições para o campo.
Ao longo de uma década, o grupo de pesquisa tem se dedicado ao desenvolvimento de dispositivos com funcionalidades memristivas e memcapacitivas, abrindo caminho para novas aplicações em computação, armazenamento de dados e sensoriamento. Os estudos, que incluem a modelagem teórica e a caracterização experimental, têm como objetivo desvendar os mecanismos fundamentais que governam o comportamento de memória desses dispositivos.
Além do destaque na Nano Letters, outros trabalhos do grupo nesta linha foram recentemente reconhecidos internacionalmente, como demonstram as publicações em Physical Review B 2024, sobre memória em células solares; e Journal of Applied Physics 2023, sobre memória em sólidos condutores, que receberam o título de "Sugestão do Editor" e "Artigo de Destaque do Editor", respectivamente. Essas distinções destacam o rigor científico e a originalidade de nossas pesquisas nessa desafiante e estratégica área.
As descobertas desenvolvidas pelo grupo têm o potencial de revolucionar a área de eletrônica, abrindo caminho para o desenvolvimento de dispositivos mais eficientes e com maior capacidade de processamento de informações. As memórias baseadas em materiais com propriedades memristivas podem, por exemplo, ser utilizadas em computadores neuromórficos, que imitam o funcionamento do cérebro humano, e em sistemas de inteligência artificial.
Estes dispositivos combinam seu potencial para computação de reservatório, lógica na memória e funcionalidades reconfiguráveis, e abrem caminho para circuitos integrados monolíticos, avançando a computação neuromórfica além das limitações das tecnologias convencionais. Além disso, os traços de memória nas respostas dos dispositivos podem servir como rica fonte de informações para a caracterização microscópica e o desenvolvimento de novos sensores, abrindo caminho para aplicações inovadoras.
Os avanços foram possíveis graças à colaboração de pesquisadores e alunos da UFSCar, da Universidade de Wurzburg (Alemanha), da Universidade de Richmond (Estados Unidos), da Universidade Federal de Itajubá, da Universidade Estadual Paulista (Bauru), do Laboratório Nacional de Luz Síncrotron, e do Laboratório Nacional de Nanotecnologia do Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais, além do apoio financeiro da CAPES, CNPq e FAPESP.
Ao longo de uma década, o grupo de pesquisa tem se dedicado ao desenvolvimento de dispositivos com funcionalidades memristivas e memcapacitivas, abrindo caminho para novas aplicações em computação, armazenamento de dados e sensoriamento. Os estudos, que incluem a modelagem teórica e a caracterização experimental, têm como objetivo desvendar os mecanismos fundamentais que governam o comportamento de memória desses dispositivos.
Além do destaque na Nano Letters, outros trabalhos do grupo nesta linha foram recentemente reconhecidos internacionalmente, como demonstram as publicações em Physical Review B 2024, sobre memória em células solares; e Journal of Applied Physics 2023, sobre memória em sólidos condutores, que receberam o título de "Sugestão do Editor" e "Artigo de Destaque do Editor", respectivamente. Essas distinções destacam o rigor científico e a originalidade de nossas pesquisas nessa desafiante e estratégica área.
As descobertas desenvolvidas pelo grupo têm o potencial de revolucionar a área de eletrônica, abrindo caminho para o desenvolvimento de dispositivos mais eficientes e com maior capacidade de processamento de informações. As memórias baseadas em materiais com propriedades memristivas podem, por exemplo, ser utilizadas em computadores neuromórficos, que imitam o funcionamento do cérebro humano, e em sistemas de inteligência artificial.
Estes dispositivos combinam seu potencial para computação de reservatório, lógica na memória e funcionalidades reconfiguráveis, e abrem caminho para circuitos integrados monolíticos, avançando a computação neuromórfica além das limitações das tecnologias convencionais. Além disso, os traços de memória nas respostas dos dispositivos podem servir como rica fonte de informações para a caracterização microscópica e o desenvolvimento de novos sensores, abrindo caminho para aplicações inovadoras.
Os avanços foram possíveis graças à colaboração de pesquisadores e alunos da UFSCar, da Universidade de Wurzburg (Alemanha), da Universidade de Richmond (Estados Unidos), da Universidade Federal de Itajubá, da Universidade Estadual Paulista (Bauru), do Laboratório Nacional de Luz Síncrotron, e do Laboratório Nacional de Nanotecnologia do Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais, além do apoio financeiro da CAPES, CNPq e FAPESP.