Направление научного исследования: «СОЗДАНИЕ ОБУЧАЕМЫХ МЕМРИСТОРНЫХ НАНОМАТЕРИАЛОВ И ЭЛЕКТРОННЫХ УСТРОЙСТВ НА ИХ ОСНОВЕ ДЛЯ АССОЦИАТИВНЫХ КОМПЬЮТЕРОВ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ И СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА» Д.ф.-м.н., профессор С.Ю.Удовиченко ФГБОУ ВПО «Тюменский государственный университет» 1 Тюмень, 2013 г. Научно-образовательный центр «Нанотехнологии»

Общая информация о научном исследовании Область наук: Нанотехнологии Направление научного исследования: Создание и исследование обучаемых мемристорных твердотельных полупроводниковых наноматериалов и электронных устройств на их основе для ассоциативных компьютеров нового поколения и систем искусственного интеллекта. Цель проекта: Создание и исследование особенностей функционирования опытных образцов электронных устройств на основе получаемых обучаемых мемристорных твердотельных полупроводниковых наноматериалов (мемристорных миксросхем и системных плат с их использованием) для ассоциативных компьютеров нового поколения и систем искусственного интеллекта. Задачи проекта: 1. Получение мемристорных твердотельных полупроводниковых наноматериалов со свойствами обучаемости на базе имеющейся в ТюмГУ модульной технологической платформы для формирования нанотехнологических комплексов «Нанофаб-100» производства компании «НТ-МДТ». 2. Моделирование физических процессов в тонких полупроводниковых пленках для получения обучаемых мемристорных наноматериалов с требуемыми параметрами на базе суперкомпьютера ТюмГУ «Менделеев». 3. Развитие теории физических процессов мемристорных твердотельных полупроводниковых наноматериалов. 4. Изучение физических свойств полученных мемристорных материалов и получение их разновидностей с требуемыми параметрами для создания электронных устройств на их основе. 5. Разработка топологии, создание опытного образца и тестирование микросхемы на основе обучаемых мемристорных твердотельных полупроводниковых наноматериалов. 6. Создание опытного образца интегрируемой системной платы с установленными на ней созданными мемристорными микросхемами, совместимой с современной компьютерной архитектурой, и подключаемой к компьютерам и суперкомпьютерам по шине обмена данными (типа PCI, USB или другой). 7. Формирование на базе ТюмГУ нового исследовательского центра мирового уровня в сфере наноэлектроники, обучаемых наноматериалов, когнитивных и НБИК-технологий. 8. Повышение профессиональной компетенции научных сотрудников ТюмГУ в сфере наноэлектроники, обучаемых наноматериалов, когнитивных и НБИК-технологий на базе ведущих российских и зарубежных образовательных, научных и производственных центров. 9. Создание магистерских программ и развитие элитной подготовки специалистов в сфере наноэлектроники, обучаемых наноматериалов, когнитивных и НБИК-технологий. 2

Первый этап (2013 г.) – изучение физические свойства уже полученных в ТюмГУ в 2012 г. образцов твердотельных мемристоров на основе диоксида титана, проведение моделирование физических процессов в тонких полупроводниковых пленках и обеспечено развитие теории физических процессов мемристорных твердотельных полупроводниковых наноматериалов для получения линейки разновидностей обучаемых мемристорных наноматериалов с требуемыми параметрами. Второй этап ( г.) – разработка топологии, создание опытного образца и тестирование микросхемы на основе обучаемых мемристорных твердотельных полупроводниковых наноматериалов. Создаваемая мемристорная микросхема будет обеспечивать выполнение роли обучаемого слоя синапсов – динамически изменяющихся под влиянием обучения (пластичных) межнейронных соединений. Третий этап (2015 г.) – полученные микросхемы будут установлены на создаваемую системную плату, совместимую с современной компьютерной архитектурой, и подключаемую к компьютерным устройствам по шине обмена данными для выполнения роли универсального ассоциативного сопроцессора. Общая конструкция платы будет моделировать существенно важные особенности обработки информации в коре живого мозга: ввод последовательности сигналов для обработки, их ассоциативная конвергенция и ассоциативная рекомбинация (припоминание, логика, ветвление ассоциаций и синтез нового знания) и вывод полученных результатов через ассоциативную дивергенцию в моторной части устройства. Также будет проведено исследование особенностей функционирования полученного устройства. Основные этапы реализации исследования ПЛИС / PLD МЕМРИСТОРНАЯ МИКРОСХЕМА / MEMRISTOR MICROCIRCUIT ПЛИС / PLD МЕМРИСТОРНАЯ МИКРОСХЕМА / MEMRISTOR MICROCIRCUIT 3 этап. Системная плата ассоциативного сопроцессора на базе мемристоров 2 этап. Мемристорная микросхема 1 этап. Мемристорный наноматериал (Nanoscale Memristor Devices) 3

Актуальность научного исследования В настоящее время происходит парадигмальный технологический переход от господствовавших с момента появления первых компьютеров архитектур с разделенным процессингом и памятью к ассоциативным компьютерам и искусственным когнитивным системам, способным к самообучению и синтезу нового знания путем ассоциативной рекомбинации полученной информации. Базовой технологией реализации искусственных когнитивных систем являются нейроморфные (подобные организации живой нервной системы) и кортикоморфные (подобные организации коры головного мозга) искусственные нейронные сети. В обозримом будущем искусственные когнитивные системы будут реализованы на всех видах платформ: в виде компьютерных программ на базе суперкомпьютеров, в виде распределенных систем в глобальных и корпоративных компьютерных сетях, в виде автономных технических устройств и роботов, в виде систем управления крупными технологическими комплексами и социо-техническими соединениями, в виде микросистем и нанокомплексов, а также в виде киберорганических систем. Развитие искусственных когнитивных систем, наряду с развитие нано- и биотехнологий, станет фактором, определяющим облик формирующегося нового технологического уклада, примерно совпадающего с циклом очередной длинной Кондратьевской волны, подъем которой станет заметным в ближайшее десятилетие. Понимание этих обстоятельств обусловило реализацию в развитых странах мира целого ряда проектов по созданию принципиально новой компьютерной архитектуры, работающей на принципах ассоциативных систем. В США из 218 программ Агентства передовых оборонных исследовательских проектов (DARPA), реализовавшихся в 2012 г., 42 программы были посвящены разработке искусственных когнитивных систем и их элементной базы. 21 из 29 реализовавшихся в 2012 г. программ IARPA – Агентства передовых исследовательских проектов разведки при Директоре национальной разведки (DNI) США была посвящена разработке искусственных когнитивных систем и их электронных компонентов. Программы по созданию нейроморфной обучаемой электроники ведут Европейский союз, Япония, Южная Корея, Китай и Канада. Реализация этих программ стала возможной в результате появления мемристора – первого в истории неживого наноматериала, способного к повышению эффективности ассоциативной связи в результате обучения – аналога соединения между нервными клетками - синапса. Для недопущения отставания России представляется крайне актуальной реализация отечественного проекта, посвященного созданию отечественной компонентной базы для построения ассоциатвиных компьютеров нового поколения и систем искусственного интеллекта. Происходящий в настоящее время парадигмальный технологический переход – удобное время для включения в работы новых участников и новых стран. 4

Мемристор Существование мемристора постулировал в 1971 г. исследователь из Беркли Леон Чуа Мемристор синтезирован в 2008 г. в корпорации Hewlett-Packard группой Р. Стэнли Уильямса Мемристор – четвертый фундаментальный компонент электроники, наряду с резистором, конденсатором и катушкой индуктивности. Мемристор действует как сопротивление, значение которого изменяется в зависимости от проходящего через него тока. Прочитать записанную в мемристор информацию можно просто измерив его сопротивление. Впервые мемристор был синтезирован на основе диоксида титана (TiO 2 ) – полупроводника, в чистом виде имеющего большое сопротивление. Однако он может легироваться другими элементами, причем в TiO 2 легирующие примеси не остаются постоянными: в высоком электрическом поле у них есть тенденция дрейфовать в направлении электрического тока. Подача напряжения смещения через тонкую пленку полупроводника TiO 2, у которого есть примеси только с одной стороны, заставляет их двигаться в чистый TiO 2 с другой стороны и таким образом понижает сопротивление. Подача тока в другом направлении помещает примеси назад, увеличивая сопротивление TiO 2. Слой TiO 2 толщиной 20 нм располагается между перпендикулярными проволоками, формируя набор мемристоров в местах их пересечения. Мемристор может принимать не только два положения - 0 или 1, но и любые значения, работая как в цифровом, так и в аналоговом режимах. «Мемристор является идеальным неживым электронным аналогом живых межнейронных соединений – синапсов. Мы хотим сделать кое- чего, что способно вычислять, как мозг. Теперь некоторые вещи, которые всегда делал только цифровой компьютер, будет делать аналоговый компьютер с огромной скоростью». (С. Уильямс ) 5

Программа ( ) знаменует решительный поворот DARPA в деле создания искусственных интеллектуальных систем от разработки логико-математических алгоритмов машинного рассуждения к решениям на основе биологически реалистичных нейросетевых моделей. К участию в программе допущены три генподрядчика: HP, Hughes Research Laboratories и IBM. Цель программы SyNAPSE – создание элементной основы для ассоциативной вычислительной архитектуры путем воспроизведения межнейронного соединения (синапса) из неживых материалов и ликвидация разделения процессинга и памяти. Программа направлена на завершение истории программируемых машин и должна определить новый путь для создания умных ассоциативных машин. Крупную программу по созданию ассоциативных компьютеров на основе мемристоров осуществляет Агентство передовых оборонных исследовательских проектов США (DARPA) - программу «Системы нейроморфной пластичной масштабируемой электроники» - SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) 6 18 августа 2011 г. в рамках завершения первого этапа программы SyNAPSE корпорация IBM провела первую демонстрацию непрограммируемого чипа, демонстрирующего способность адаптироваться и обучаться путем модификации соединения между электронными нейронами

На основе обучаемой мемристорной электроники корпорация IBM реализует проект «Когнитивный компьютер» - «Cognitive Computing via Synaptronics and Supercomputing» (C2S2) «При принятии решения о реализации проекта C2S2 IBM исходила из того, что количество цифровых данных в мире ежегодно увеличивается на 60%. Официально заявленная IBM конечная цель проекта определена как создание моделирующих организацию мозга интеллектуальных компьютеров, способных к самостоятельному усвоению новых знаний, постоянно получаемых из различных источников, распознаванию образов, продолжительному обучению, к пониманию контекстуального значения многозначной информации для решения сложных проблем в условиях реального мира на основе своих способностей к восприятию, поведению и познанию. Руководитель проекта Дхармендра С. Модха: В результате проекта должен появиться принципиально новый класс искусственных когнитивных систем, новая парадигма вычислительной архитектуры с многочисленными приложениями во всех областях человеческой деятельности, появятся новые отрасли промышленности» По прогнозу Д.Модхи IBM создаст компьютер с достаточными вычислительными ресурсами для моделирования мозга человека в целом к 2019 г. Rajagopal Ananthanarayanan, Steven K. Esser Horst D. Simon, and Dharmendra S. Modha.The Cat is Out of the Bag: Cortical Simulations with 109 Neurons, 1013 Synapses // 7

Проекты по созданию мемристорной электроники опираются на данные об Организации коры мозга, получаемые в рамках таких проектов, как Blue Brain Project корпорации IBM и Швейцарского федерального политехнического института в Лозанне (EPFL). Руководитель проекта Генри Маркрам: «Целью Blue Brain Project является детальное моделирование отдельных нейронов и образуемых ими типовых колонок новой коры мозга – неокортикальных колонок (NCC). Каждая NCC имеет порядка 0,5 мм в диаметре и 2 мм высотой и содержит несколько тысяч нейронов со сложной упорядоченной структурой. В проекте используется компьютер IBM Blue Gene с 8192 процессорами, который позволяет моделировать распространение электрической активности внутри NCC в режиме реального времени. За одну секунду моделирования система обрабатывает 100 гигабайт данных, связанных с моделированием структуры межнейронных связей, и еще 150 гигабайт, связанных с моделированием электрического импульса. В 2007 г. была построена модель NCC крысы, состоящей из десяти тысяч нейронов с тридцатью миллионами синапсов. Летом 2010 г. объявлено о начале нового проекта – Human Brain Project, который должен завершиться созданием модели мозга человека к 2023 г. 8

Обучаемая мемристорная электроника позволит создать по настоящему интеллектуальных роботов различного назначения Марк Райберт, президент Boston Dynamics: «Petman - антропоморфный робот, разрабатываемый команией Boston Dynamics по заказу DARPA для армии США. В отличие от человекоподобных роботов, ранее созданных в Японии, США и Европе, Petman балансирует при ходьбе, ползает и выполняет различные гимнастические движения, являясь первым роботом, воспроизводящим динамику человека. Естественные и гибкие движения нового робота играют важную роль для выполнения его основной функции - солдата в реальных условиях. Программа создания робота заняла 13 месяцев проектирования и 17 месяцев создания первого образца, который будет поставлен заказчику в 2011 г. Petman стал следующим успешным проектом компании после робота BigDog. Сейчас компания работает над прототипом робота-гепарда Cheetah, завершение работ над которым ожидается уже через 20 месяцев» 9

В Тюменском государственном университете в настоящее время сложилось уникальное сочетание условий для успешной реализации научного исследования по созданию и изучению обучаемых мемристорных твердотельных полупроводниковых наноматериалов и электронных устройств на их основе для ассоциативных компьютеров нового поколения и систем искусственного интеллекта: 1. Тюменский государственный университет имеет необходимое базовое оборудование для создания и исследования мемристорных микросхем, приобретенное в результате побед в 6 федеральных конкурсах (на право реализации Инновационной образовательной программы в рамках Национального проекта «Образование», во исполнение Постановлений Правительства России от – по реализации проекта по созданию высокотехнологичного производства (дважды), 219 – по развитию инновационной инфраструктуры вуза и 220 – по привлечению ведущих ученых, а также в ФЦП "Развитие инфраструктуры наноиндустрии в Российской Федерации на годы»). 2. Сотрудниками НОЦ Нанотехнологий ТюмГУ в апреле 2012 г. одними из первых в России созданы твердотельные мемристоры и лабораторный макет матрицы микросхемы из мемристорных элементов для изучения свойств процесса вынужденного ионного дрейфа в композитных структурах. В настоящее время НОЦ Нанотехнологий ТюмГУ начата инициативная разработка опытного образца интегральной микросхемы на основе мемристивных элементов с плотностью элементов на 100 мкм 2 для создания самообучающихся когнитивных систем, анализа сигналов и управления техническими объектами. Кроме того НОЦ Нанотехнологий ТюмГУ, при поддержке Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно- технической сфере, осуществляется проект создания тонкопленочных композитных структур с переменным сопротивлением и мемристивных элементов на их основе. 3. Высокотехнологичным предприятием, созданным с участием ТюмГУ во исполнение ФЗ 217 от , – ООО «Тюменских ассоциатвиных систем объединение» разработаны модели ассоциативных и моторных кортикальных колонок мозга и создано программное обеспечение «ТАСО-Нейроконструктор» для моделирования больших и сверхбольших нейросетевых топологий, которые будут использованы при проектировании нейроморфных мемристорных микросхем. 4. В ТюмГУ имеется хороший опыт разработки и производства системных плат на основе программируемых логических интегральных схем и построения высокопроизводительного компьютера собственной конструкции ТюмГУ для ускорения нейросетевых вычислений. 10

12 апреля 2012 г. в ТюмГУ получены российские мемристоры 11 Для получения мемристоров на подложку были нанесены поперечные проводящие дорожки, на которые был нанесен слой диоксида титана толщиной 15 нанометров. Поверх него были нанесены продольные проводящие дорожки. В местах пересечения дорожек получен выраженный мемристивный эффект снижения сопротивления и потенциации связи в зависимости от проведенного тока. Лабораторный образец микросхемы на базе мемристоров, созданный в ТюмГУ в апреле 2012 г. ТюмГУ получено заключение от федерального испытательного центра веществ, материалов и продукции наноиндустрии ФГУП «Уральский научно-исследовательскитй институт метрологии» о наличии мемристивного эффекта в созданных прототипах мемристорной микросхемы (Протокол испытаний /2012 от г.). Работа над мемристивной микросхемой в чистой комнате ТюмГУ

Прототип мемристорной микросхемы создан в ТюмГУ с помощью приобретенной ТюмГУ в рамках федеральной целевой программы "Развитие инфраструктуры наноиндустрии в Российской Федерации на годы» модульной технологической платформы для формирования нанотехнологических комплексов «НАНОФАБ-100», произведенной российской компанией НТ-МДТ под руководством В.А. Быкова. 12

13 2. Магнетронным напылением наносится медь 1. На сапфировую или кремниевую подложку наносится фоторезистивная матрица, экспонируемая по заданной маске. Неполимеризованные участки растворяются. 3. Убираются остатки полимера с ненужной медью, между электродами формируются проводящие дорожки 4. Магнетронным напылением формируется слой TiO 2 5. Повторяя операции создаются поперечные проводящие дорожки. Мемристоры возникают на пересечении продольных и поперечных дорожек в слое TiO 2 Основные этапы производства мемристорной микросхемы (топология упрощена) и часть использующихся модулей НТК «Нанофаб-100» ТюмГУ Модуль плазмохимического травления Модуль магнетронного напыления Имплантационный модуль фокусированных ионных пучков Модуль нанообработки фокусированными ионными пучками Модуль загрузки и хранения образцов Радиальный транспортный модуль

Планируется приобрести: установку для электронно-лучевой литографии, установку для очистки пластин и фотошаблонов, безмасочный лазерный литограф, многофункциональную диффузионную печь для кремниевых пластин, установку заварки и герметизации кристаллов, оборудование, обеспечивающее технологическую цепочку производства микросхем, лабораторно-производственную линию по выпуску печатных плат, установку монтажа кристаллов на клей и др. Для моделирования физических процессов в тонких полупроводниковых пленках для получения обучаемых мемристорных наноматериалов с требуемыми параметрами будет использоваться суперкомпьютер ТюмГУ Т-Платформы «Менделеев» (Пиковая производительность – 11,5 ТФ, 164 процессора, 984 ядра) Для исследования мемристорных наноматериалов будет использоваться сканирующий электронный микроскоп JSM-6510LV-EDS с разрешением: 3 нм (30 кВ); 8 нм (3 кВ); 15 нм (1 кВ). В ходе заявляемого исследования будет также использоваться большое количество другого уникального научного оборудования ТюмГУ 14 В т.ч. сканирующий электронный микроскоп JSM-6510LV-EDS с литографической приставкой NanoMaker Full, сканирующий зондовый микроскоп «ИНТЕГРА-ПРИМА», универсальный вакуумный сканирующий зондовый микроскоп "ИНТЕГРА-АУРА», конфокальный лазерный сканирующий микроскоп LSM 510 META и др.

В ТюмГУ осуществлена разработка и производство системных плат на основе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС/PLD) и высокопроизводительного компьютера собственной конструкции «Ф3» – ускорителя нейросетевых вычислений. ТюмГУ имеет хороший опыт разработки и производства системных плат и вычислительных устройств на их основе 15

При создании кортикоморфных мемристорных микросхем и системных плат на их основе будет использоваться модель ассоциативных неокортикальных колонок мозга, разработанная высокотехнологичным предприятием при ТюмГУ ООО «Тюменских ассоциативных систем объединение (ТАСО)» Вся сеть построена как ламинарная структура, состоящая из вертикально ориентированных колонок с четкими функциональными ролями слоев в них. В рамках каждой колонки обеспечивается запоминание текстовых объектов (включая захват афферентно-инвариантных нейронов (АИН) из пула резерва и моделирования синтеза рецепторов в потенцируемых связях), их припоминание с учетом введенного ассоциативного основания (логика), самостоятельное продолжающееся ассоциирование системы после завершения ввода текста извне, ветвление ассоциаций и др. когнитивные функции. Каждая колонка, расположенная правее, обрабатывает объекты большей размерности или большего уровня абстракции. Слои ветвления ассоциаций Слои управления захватом АИН Слой АИН Слои повторного ввода сигнала Управляющие ядра 16

Заявляемое научное исследование проводится на базе ФГБОУ ВПО «Тюменский государственный университет» – системообразующего вуза Тюменской области. В 2007 г. ТюмГУ стал единственным вузом Тюменской области, победившим в федеральном конкурсе на право реализации Инновационной образовательной программы в рамках Национального проекта «Образование» (объем средств, полученных ТюмГУ из федерального бюджета – 414 млн. руб.). ТюмГУ также стал единственным вузом Тюменской области, победившим во всех трех федеральных конкурсах в сфере образования во исполнение Постановлений Правительства России от – по реализации проекта по созданию высокотехнологичного производства, 219 – по развитию инновационной инфраструктуры вуза и 220 – по привлечению ведущих ученых ( гг., объем средств, полученных из федерального бюджета – 185,5 млн. руб.). ТюмГУ является победителем конкурса на право участия в ФЦП "Развитие инфраструктуры наноиндустрии в Российской Федерации на годы» (объем средств, полученных из федерального бюджета – 112,4 млн. руб.). В декабре 2012 г. ТюмГУ победил в конкурсе во исполнение Постановления Правительства России от – по реализации проекта по созданию высокотехнологичного производства (3 очередь) по теме «Разработка и серийный выпуск измерительной установки для учета добываемых нефти и газа на месторождениях на стадии завершающей добычи» (с ОАО "ГМС НЕФТЕМАШ»). В 2012 г. по результатам мониторинга деятельности государственных вузов и их филиалов Минобрнауки России ТюмГУ признан эффективным вузом. ФГБОУ ВПО «Тюменский государственный университет» 17

В рамках проекта осуществляется сотрудничество ТюмГУ с компанией «NT-MDT» (г. Зеленоград), Генеральным директором которой является В.А. Быков 18 К настоящему времени компания выросла до группы компаний международного холдинга НТ-МДТ, занимающего около 16 % мирового рынка силовых зондовых микроскопов и более 90% рынка России и СНГ (по данным отчета Future Markets Inc., 2011). За эти годы более 2000 приборов в сфере нанотехнологий производства компании НТ- МДТ были успешно установлены более чем в 700 крупнейших научных и индустриальных центрах и лабораториях Европы, Азии и Северной Америки. Под руководством В.А.Быкова создана продуктовая линейка компании НТ-МДТ, которая включает 5 модельных рядов (платформ) оборудования в сфере нанотехнологий, а именно платформы: сверхвысоковакуумных научно-технологических комплексов «НАНОФАБ 25» и «НАНОФАБ 100», сканирующих зондовых микроскопов «СОЛВЕР» и «НАНОЭДЬЮКАТОР» и зондовой нанолаборатории «ИНТЕГРА». В результате работы В.А. Быкова возникло новое направление в отечественном приборостроении - сканирующая зондовая микроскопия. Американский журнал «Research & Development» четырежды называл научное оборудование НТ-МДТ лучшими мировыми инновационными разработками года (2006, 2009, 2011, 2012). Компания NT-MDT стала одним из важнейших поставщиков оборудования для российских вузов и научных центров в рамках федеральной целевой программы Развитие инфраструктуры наноиндустрии в РФ на годы. В.А. Быков знакомит Председателя Правительства России Д.А.Медведева с комплексом «Наноэдьюкатор» производства компании НТ-МДТ.

Модульные технологические платформы для формирования нанотехнологических комплексов с кластерной компоновкой «НАНОФАБ 25» и «НАНОФАБ 100». Установки плазмохимического травления «ЭТНА». Высоковакуумные установки магнетронного напыления. Атомные силовые микроскопы «Раман», «OPEN», «Life». Сканирующие ближнепольные микроскопы (СБОМ) «ИНТЕГРА Соларис». Автоматизированные измерительные комплексы «SPECTRUM. Сканирующие зондовые микроскопы «Интегра Прима» и «NEXT». Многие другие виды научного и производственного оборудования. В настоящее время компания NT-MDT производит: 19

Федеральное государственное унитарное предприятие «Научно-исследовательский институт физических проблем им Ф.В. Лукина» (ФГУП «НИИФП им. Ф.В. Лукина») - головная организация Минпромторга России по направлению «Наноэлектроника». Миссией института является создание в России передовой инфраструктуры (технологии, оборудование, малосерийное производство, метрология) для разработок и вывода на рынок электронной компонентной базы и изделий наноэлектроники двойного применения. Институт был создан в 1962г. В рамках проекта осуществляется сотрудничество ТюмГУ с ФГУП НИИ Физических проблем им. Ф.В. Лукина (г. Зеленоград), заместителем директора по науке которого является В.А. Быков. В отличие от институтов РАН, ФГУП «НИИФП им. Ф.В. Лукина» работает над решением как фундаментальных, так и прикладных проблем развития физико– технологического базиса электронных изделий новых поколений. Разработки Института передаются в НПО "Кристалл", НПО "Электрон", НПО "Восток", НПО "Электроника", ЛОМО, НИИ "Пульсар« и "Сапфир", НПО "Плутон", НПО "Тантал", НПО "Интеграл", заводы "Элма", "Ангстрем", "Микрон", "Старт" и мн. др. 20

В.А. Быков демонстрирует разработки помощнику Президента Российской Федерации А.А. Фурсенко и начальнику департамента Управления научно- образовательной политики Администрации Президента РФ А.Ю. Деревниной. Доктор технических наук, профессор. Генеральный директор ЗАО «Нанотехнология МДТ» (НТ-МДТ) Президент Нанотехнологического общества России (НОР). В настоящее время НОР объединяет свыше 1000 ученых, преподавателей, представителей производства и деловых кругов, работающих в сфере нанотехнологий. В составе НОР около 60 академиков и членов-корреспондентов РАН, 600 докторов и кандидатов наук. НОР имеет 22 структурных подразделения, в том числе 17 тематических научных секций. Индивидуальные члены и региональные представительства НОР находятся в 69 субъектах РФ. Председатель Российского общества сканирующей зондовой микроскопии, руководитель комиссии по высоким технологиям Российской ассоциации содействия науке. Председатель Гильдии предприятий высоких технологий и инноваций Московской торгово-промышленной палаты. Заместитель директора по науке НИИ Физических проблем им. Ф.В. Лукина. Заведующий кафедрой микроэлектроники МФТИ, профессор кафедры электрофизических установок МИФИ. Член редколлегий журналов «Нано- и микросистемная техника», «Наноиндустрия», «Нанотехнологии. Экология. Производство», «Инновации», «Интеграл». Лауреат премии Правительства России в области науки и техники, награжден медалью ЮНЕСКО за вклад в развитие наноиндустрии и нанотехнологий. БЫКОВ ВИКТОР АЛЕКСАНДРОВИЧ 21

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ! ФГБОУ ВПО «Тюменский государственный университет» Представленное направление исследований в Тюменском государственном университете позволит в кратчайшие сроки обеспечить создание и исследование нового класса электронных компонентов – обучаемых мемристорных наноматериалов и вычислительных устройств на их основе для построения ассоциативных компьютеров нового поколения и систем искусственного интеллекта, не допустить стратегического отставания России на направлении, формирующем новый технологический уклад и обеспечивающем национальную безопасность Российской Федерации. 22