Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 368)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
Nanočástice v polymerech: hledání nových neuromorfních materiálů
Název práce v češtině: Nanočástice v polymerech: hledání nových neuromorfních materiálů
Název v anglickém jazyce: Nanoparticles in polymers: in search of novel neuromorphic materials
Klíčová slova: nanočástice|polymery|odporové spínání|plazmatické metody|neuromorfní aplikace
Klíčová slova anglicky: nanoparticles|polymers|resistive switching|plasma methods|neuromorphic applications
Akademický rok vypsání: 2024/2025
Typ práce: disertační práce
Jazyk práce:
Ústav: Katedra makromolekulární fyziky (32-KMF)
Vedoucí / školitel: prof. Ing. Andrey Shukurov, Ph.D.
Řešitel:
Konzultanti: Daniil Nikitin, Ph.D.
Zásady pro vypracování
bude upřesněno, podrobnější informace choukourov@kmf.troja.mff.cuni.cz, +420-951552338
Seznam odborné literatury
Y. Huttel, Gas-Phase Synthesis of Nanoparticles, Wiley-VCH 2017, p. 395.
D. Nikitin et al. Resistive Switching Effect in Ag-poly(ethylene Glycol) Nanofluids: Novel Avenue Toward Neuromorphic Materials, Adv. Funct. Mater. 2024, doi: 10.1002/adfm.202310473.
A. Choukourov, et al. Residual- and linker-free metal/polymer nanofluids prepared by direct deposition of magnetron-sputtered Cu nanoparticles into liquid PEG. J. Mol. Liq. 2021, 336, doi:10.1016/j.molliq.2021.116319.
H. Bian, Y.Y. Goh, Y. Liu, H. Ling, L. Xie, X. Liu, Stimuli-Responsive Memristive Materials for Artificial Synapses and Neuromorphic Computing. Adv. Mater. 2021, 33, doi:10.1002/adma.202006469.
Předběžná náplň práce
Neuromorfní inženýrství se snaží překonat vysokou spotřebu energie v konvenčních výpočetních technikách na bázi křemíku tím, že se inspiruje neuronovými sestavami v mozku, které efektivně přenášejí a zpracovávají informace při nízké spotřebě energie. To je způsobeno 3D konektivitou mezi neurony: každý neuron je propojen s tisíci dalších, což vykazuje jejich neuroplasticitu, tj. vlastnost neuronové sítě reagovat na vnější a vnitřní stimuly strukturální reorganizací, která vede ke schopností k učení. Úspěšné umělé napodobování biologických neuronových systémů (neuromorfní inženýrství) by mohlo vytvořit cestu pro další generaci výpočetních zařízení.
Naše nedávná publikace v renomovaném časopise Advanced Functional Materials prokázala, že nanokapaliny připravené z Ag nanočástic a kapalného poly(ethylenglykolu) vykazují prostorově-časovou rekonfiguraci síťových propojení řízenou elektrickým polem a napodobují dynamiku náhodného přepínání biologických neuronových sítí. Nové Ph.D. téma bude vyvíjet nové kombinace nanočástic a nosných matric a zkoumat různé fyzikální parametry k ovlivnění kritické lavinové dynamiky a odporového přepínání v těchto materiálech. Předpokládané znalosti uchazeče na úrovni ukončeného magisterského studia v oboru biofyzika a chemická fyzika.
Předběžná náplň práce v anglickém jazyce
Neuromorphic engineering attempts to overcome the high-power consumption in conventional silicon-based computational techniques by taking inspiration from neuron assemblies in the brain that efficiently transmit and process information at a low power consumption. This is caused by the 3D connectivity between neurons: each neuron is connected with thousands of others, exhibiting neuroplasticity, i.e., the property of neural network to respond to external and internal stimuli by structural reorganization, which is responsible for the learning ability. The successful artificial mimicking of biological neural systems, called neuromorphic engineering, could create an avenue for the next generation of computational devices.
Our recent publication in the top-ranked journal of Advanced Functional Materials has demonstrated that nanofluids prepared from Ag nanoparticles and liquid poly(ethylene glycol) exhibit the electric-field-driven spatio-temporal reconfiguration of network connections and mimic random switching dynamics of biological neural networks. The new Ph.D. topic will search for new combinations of nanoparticles and bearing matrices and investigate different stimuli to influence the critical avalanche dynamics and resistive switching in these platforms. The applicant must hold a master’s diploma and have the necessary research abilities in the branch of Biophysics, Chemical, and Macromolecular Physics.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK