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Quantum materials for energy-efficient neuromorphic computing: Opportunities and challenges

Neuromorphic computing approaches become increasingly important as we address future needs for efficiently processing massive amounts of data. The unique attributes of quantum materials can help address these needs by enabling new energy-efficient device concepts that implement neuromorphic ideas at...

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Principais autores: Axel Hoffmann, Shriram Ramanathan, Julie Grollier, Andrew D. Kent, Marcelo J. Rozenberg, Ivan K. Schuller, Oleg G. Shpyrko, Robert C. Dynes, Yeshaiahu Fainman, Alex Frano, Eric E. Fullerton, Giulia Galli, Vitaliy Lomakin, Shyue Ping Ong, Amanda K. Petford-Long, Jonathan A. Schuller, Mark D. Stiles, Yayoi Takamura, Yimei Zhu
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: AIP Publishing LLC 2022-07-01
coleção:APL Materials
Acesso em linha:http://dx.doi.org/10.1063/5.0094205
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