Memristor itu apa sih?

Memristors  ("memory resistors") adalah kelas pasif terminal-dua elemen sirkuit yang menggunakan fungsi hubungan antara waktu integral dari arus dan tegangan. Hasil ini dalam hambatan bervariasi sesuai dengan perangkat fungsi memristansi. Secara spesifik teknik memristor menyediakan hambatan yang dapat terkontrol yang berguna untuk menyambungkan arus. Memristor merupakan kasus khusus dalam hal yang dikenal sebagai "sistem memristif", sebuah kelas dari model matematika yang berguna untuk mengamati fenomena tertentu secara empiris, seperti "firing" dari neuron. Definisi dari memristor adalah didasarkan pada asas sirkuit variabel, mirip dengan resistor, kapasitor, dan induktor. Tidak seperti unsur-unsur yang lebih umum, yang tentu memristors nonlinear dapat dijelaskan oleh salah satu dari berbagai variasi fungsi waktu. Akibatnya, memristor termasuk model sirkuit linear time-invariant (LTI).

Teori memristor dirumuskan dan namai oleh Leon Chua dalam tulisannya pada tahun 1971. Chua sangat mempercayai bahwa perangkat elektronik yang ada tersusun atas resistor, induktor, dan kapasitor. Simetri ini dijelaskan unsur dasar sirkuit pasif yang didefinisikan oleh hubungan antara dua dari empat variabel sirkuit dasar, yaitu tegangan, arus, muatan dan flux. Perangkat yang menghubungkan muatan dan flux (didefinisikan sebagai integral waktu dari arus dan tegangan),pada memristor, yang masih bersifat hipotesis. Dia memberi tahu bahwa peneliti lain sudah menggunakan hubungan tetap muatan-flux non linier.

However, it would not be until thirty-seven years later, on April 30, 2008, that a team at HP Labs led by the scientist R. Stanley Williams would announce the discovery of a switching memristor. Based on a thin film of titanium dioxide, it has been presented as an approximately ideal device.

Being much simpler than currently popular MOSFET switches and also able to implement one bit of non-volatile memory in a single device, memristors integrated with transistors may enable nanoscale computer technology. Chua also speculates that they may be useful in the construction of artificial neural networks.