A memrisztor (memory resistor) egy nemlineáris, kétpólusú áramköri elem, amelynek ellenállása a rajta korábban átfolyt töltés függvényében változik, és külső tápellátás nélkül is megőrzi ezt az állapotot. Működése az ionvándorláson vagy más állapotváltozásokon alapul, ezért különösen ígéretes a nagy sűrűségű, nem felejtő memóriák fejlesztésében. Emellett a memrisztorok oszcillációs neurális hálózatokban (Oscillatory Neural Networks) integrált áramköri technológián csatolási elemekként és szinaptikus súlyokként alkalmazhatók, ahol az egyes oszcillátorok közötti kapcsolaterősséget az eszköz vezetőképessége határozza meg. CMOS-kompatibilis megvalósítás esetén a nemlineáris oszcillátorok (pl. ring oszcillátorok vagy relaxációs oszcillátorok) és a memrisztív csatolómátrix monolitikus vagy hibrid integrációval egyetlen lapkán megvalósíthatóak, lehetővé téve a fázisszinkronizációs alapú számítást. Az ilyen architektúra különösen alkalmas kombinatorikus optimalizálási feladatok (pl. gráfszínezés, Ising-problémák) hardveres gyorsítására, mivel a rendszer kollektív dinamikája konvergál a minimális energiájú állapot felé.

A hallgató feladata a memrisztor-alapú oszcillációs neurális architektúrák elméleti és rendszerszintű vizsgálata, különös tekintettel a VO₂ alapú eszközök integrált áramköri alkalmazhatóságára.
A munka során az alábbi részfeladatokat kell teljesítenie:

1) A memrisztorok működési elvének ismertetése, beleértve a hiszterézises I–V karakterisztikát és a nemlineáris állapotegyenleteket. Hangsúlyt kell fektetni a VO₂ (vanádium-dioxid) alapú memrisztorokra, különös tekintettel a hőindukált fém–szigetelő fázisátmenetre (MIT – metal–insulator transition), a kapcsolási dinamikára, valamint az ebből adódó nemlineáris és oszcillációs viselkedésre.

2) A memrisztorok számítási alkalmazásainak bemutatása, különös tekintettel: nem felejtő memóriákra, in-memory computing architektúrákra, neuromorfikus rendszerekre, valamint kombinatorikus optimalizálási feladatokra (pl. Ising-probléma, gráfszínezés), ahol a fizikai dinamika analóg számításként értelmezhető.

3) Az oszcillációs neurális hálózatok működésének ismertetése, beleértve a nemlineáris oszcillátorok matematikai modelljét, a fázisszinkronizáció jelenségét, a csatolási topológiák szerepét, valamint a kollektív dinamika és energiaminimalizálás kapcsolatát.

4) A memrisztor áramköri modellezése, amely magában foglalja differenciálegyenlet-alapú modellek áttekintését, SPICE-kompatibilis makromodellek implementálását, paraméterazonosítást és nemlineáris szimulációt, valamint a modell validálását irodalmi vagy mért karakterisztikák alapján.

5) Egy meghajtóáramkör rendszerszintű tervének elkészítése, amely biztosítja a VO₂ alapú memrisztor stabil működtetését, kezeli a kapcsolási küszöbfeszültséget és az áramkorlátozást, illeszthető integrált CMOS környezethez, valamint tartalmazza a vezérlési, biasing és esetleges visszacsatolási blokkok blokkvázlatát és működési leírását.

A dolgozat célja összekapcsolni az anyagtudományi alapokat, az eszközszintű modellezést és az integrált áramköri implementáció lehetőségeit.