Pesquisadores da Universidade Hanyang, em Seul, apresentaram em 21 de janeiro de 2026 uma matriz tridimensional de memristores capaz de calcular a distância euclidiana ao quadrado diretamente dentro da memória, eliminando a necessidade de circuitos aritméticos externos e ampliando a eficiência de mapas auto-organizáveis (Self-Organizing Maps, SOMs).
Quem desenvolveu
O estudo, publicado na revista Advanced Functional Materials, foi conduzido por uma equipe da Universidade Hanyang que projetou e fabricou o novo arranjo empilhado de memristores.
O que foi criado
A inovação consiste em uma matriz 2 × 32 × 32 formada por duas camadas verticais de dispositivos Pt/HfO₂/TiOₓ/TiOᵧ/Pt. O eletrodo intermediário compartilhado funciona simultaneamente como terminal superior da camada inferior e terminal inferior da camada superior, permitindo que correntes de sentido oposto se somem para realizar, por subtração natural, o cálculo da distância euclidiana ao quadrado.
Como funciona
A camada inferior armazena os pesos originais e a superior guarda os valores desses pesos ao quadrado. Quando os sinais de entrada são aplicados, os dois caminhos de corrente fluem em direções opostas; o resultado líquido medido no eletrodo central é proporcional à distância entre o vetor de entrada e os pesos do neurônio. O neurônio com menor corrente identifica a unidade de melhor correspondência (Best Matching Unit) do SOM.
Desempenho dos dispositivos
Cada memristor apresenta 32 níveis de condutância com tolerância de programação de 37,5 nS. Os dispositivos operam sem etapa de formação, suportam mais de 104 ciclos de comutação e mantêm dados estáveis por anos em temperatura ambiente. A correlação entre a corrente medida e o valor ideal atingiu 0,96, com desvio-padrão aproximado de 50 nA.
Testes práticos
A arquitetura foi validada em três cenários:
Imagem: Nanowerk https
- Problema do caixeiro-viajante com dez cidades: a rede com 64 nós reduziu a rota normalizada de 4,71 para 3,50 após 2 000 épocas.
- Conjunto Iris: um grid 8 × 8 separou corretamente as três espécies de flores.
- Quantização de cores em imagem 512 × 512: o hardware preservou detalhes estruturais mantendo boa pontuação em métricas de qualidade.
Em todas as tarefas, os resultados físicos se alinharam às simulações de software, mesmo com quantização de cinco bits e variação de dispositivo em torno de 10 %.
Vantagens e próximos passos
Ao empilhar verticalmente as camadas, o projeto reduz pela metade a área ocupada em comparação a arranjos planos equivalentes. Além disso, a energia consumida cresce de forma fraca com a dimensionalidade dos dados, fator crucial para aplicações de computação de borda. Entre os desafios futuros estão a mitigação de queda de tensão e acoplamentos parasitas em matrizes maiores, além da integração de rotinas de aprendizado totalmente on-chip.
Com a demonstração de cálculo de distância em memória, o trabalho abre caminho para módulos de pré-processamento autônomos que realizam agrupamentos iniciais antes de encaminhar informações simplificadas a processadores convencionais.
Com informações de Nanowerk
