ニューロモルフィック・エンジニアリング
ニューロメモリスタ・システム(neuromemristive systems)は、神経可塑性(英語版)を実現するためにメモリスタの使用に焦点を当てた、ニューロモルフィック・コンピューティングシステムのサブクラスである。ニューロモルフィック・エンジニアリングが生物学的行動の模倣に焦点を合わせているのに対し、ニューロメモリスタ・システムは抽象化に焦点を合わせている。たとえば、ニューロメモリスタ・システムは、大脳皮質微小回路の動作の詳細を、抽象的なニューラルネットワークモデルに置き換えることができる。
ニューロンにヒントを得た、しきい値論理関数のメモリスタによる実装がいくつか存在し、高レベルのパターン認識アプリケーションに応用されている。最近報告された応用例では、音声認識、顔認識、物体認識などがある。また、従来のデジタル論理ゲートを置き換える用途もある。
理想的な受動メモリスタ回路では、回路の内部メモリに関する正確な方程式(Caravelli-Traversa-Di Ventra方程式)がある。
d d t W → = α W → − 1 β ( I + ξ Ω W ) − 1 Ω S → {\displaystyle {\frac {d}{dt}}{\vec {W}}=\alpha {\vec {W}}-{\frac {1}{\beta }}(I+\xi \Omega W)^{-1}\Omega {\vec {S}}}