তথ্য সংরক্ষণের জন্য আয়ন ঘনত্বের পরিবর্তন এবং যান্ত্রিক বিকৃতির পরিবর্তন ব্যবহার করে এমন একটি মেমরিস্টর সুইজারল্যান্ডের লুসানে ইপিএফএল-এর গবেষকরা তৈরি করেছেন। এই দুটি ডিভাইসকে সংযুক্ত করে, গবেষকরা ন্যানোফ্লুইডিক উপাদানগুলির উপর ভিত্তি করে প্রথম লজিক সার্কিট তৈরি করেছেন। নতুন মেমরিস্টর নিউরোমরফিক কম্পিউটিংয়ের জন্য কার্যকর প্রমাণিত হতে পারে, যা ইলেকট্রনিক উপাদান ব্যবহার করে মস্তিষ্কের অনুকরণ করার চেষ্টা করে।
জীবন্ত প্রাণীর মধ্যে, নিউরাল আর্কিটেকচারগুলি একটি নিউরনকে অন্য নিউরনের সাথে সংযোগকারী সিন্যাপ্স জুড়ে তথ্যের সংক্রমণ নিয়ন্ত্রণ করতে ক্ষুদ্র চ্যানেলগুলির মধ্য দিয়ে যাওয়া আয়নের প্রবাহের উপর নির্ভর করে। এই আয়নিক পদ্ধতিটি সেরা কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্রের বিপরীত, যা এই সিন্যাপ্সগুলিকে অনুকরণ করতে ইলেক্ট্রন স্রোত ব্যবহার করে। কৃত্রিম ন্যানোফ্লুইডিক নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করা বাস্তব নিউরাল সিস্টেমের কাছাকাছি সাদৃশ্য প্রদান করতে পারে এবং আরও শক্তি-দক্ষ হতে পারে।
একটি মেমরিস্টর হল একটি বর্তনী উপাদান যার একটি প্রতিরোধ (এবং পরিবাহিতা) যা পূর্বে এর মধ্য দিয়ে যাওয়া কারেন্টের উপর নির্ভর করে – যার অর্থ ডিভাইসটি তথ্য সংরক্ষণ করতে পারে। মেমরিস্টর প্রথম 1971 সালে প্রস্তাব করা হয়েছিল, এবং তারপর থেকে গবেষকরা ব্যবহারিক ডিভাইস তৈরিতে সীমিত সাফল্য পেয়েছেন। মেমরিস্টররা নিউরোমর্ফিক কম্পিউটিংকে অত্যন্ত গুরুত্ব দেয়, কারণ তারা তথ্য সঞ্চয় করার জন্য জৈবিক সিন্যাপসের ক্ষমতা অনুকরণ করতে পারে।
এই সর্বশেষ গবেষণায়, ইপিএফএল এর থিও এমেরিচ, আলেকসান্দ্রা রাদেনোভিক এবং তাদের সহকর্মীরা একটি তরল ফোস্কা ব্যবহার করে তাদের ন্যানোফ্লুইডিক মেমরিস্টর তৈরি করে যা প্রসারিত বা সংকুচিত হয় যখন দ্রবীভূত আয়নগুলির স্রোত এটির মধ্যে বা বাইরে প্রবাহিত হয়, এর পরিবাহিতা পরিবর্তন করে।
আইকনিক এবং আয়নিক
2023 সালে, গবেষকরা আয়ন-ভিত্তিক নিউরোমরফিক কম্পিউটিংয়ের দিকে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ নিয়েছিলেন যখন তারা দুটি ন্যানোফ্লুইডিক ডিভাইসে মেমরি প্রভাব আবিষ্কার করেছিলেন যা ন্যানোস্কেল চ্যানেল জুড়ে আয়ন পরিবহন নিয়ন্ত্রণ করে। সময়-পরিবর্তনশীল ভোল্টেজের সাপেক্ষে, এই ডিভাইসগুলি কারেন্ট এবং কন্ডাক্টেন্সে একটি পিছিয়ে যাওয়া পরিবর্তন প্রদর্শন করে। এটি একটি মেমরিস্টরের বৈশিষ্ট্যযুক্ত "পিঞ্চড" হিস্টেরেসিস লুপ। যাইহোক, সিস্টেমগুলির মেমরির কার্যকারিতা দুর্বল ছিল এবং এটি তৈরি করতে সূক্ষ্ম ছিল। তদ্ব্যতীত, মেমরি প্রভাবের জন্য দায়ী প্রক্রিয়াটি অস্পষ্ট ছিল।
কিন্তু এটি ইপিএফএল দলকে বাধা দেয়নি, যেমন এমেরিচ ব্যাখ্যা করেছেন: "আমরা দেখাতে চেয়েছিলাম কিভাবে এই নবজাত ক্ষেত্রটি ন্যানোইলেক্ট্রনিক্সের পরিপূরক হতে পারে এবং ভবিষ্যতে বাস্তব-বিশ্ব কম্পিউটিং অ্যাপ্লিকেশনের দিকে নিয়ে যেতে পারে"।
তাদের ডিভাইস তৈরি করার জন্য, EPFL গবেষকরা একটি সিলিকন চিপের উপরে একটি 20 মাইক্রন-বাই-20 মাইক্রন সিলিকন নাইট্রাইড ঝিল্লি তৈরি করেছেন, যার কেন্দ্রে 100 এনএম-ব্যাসের ছিদ্র রয়েছে। এই চিপে, তারা 10-nm-ব্যাসের প্যালাডিয়াম দ্বীপগুলি জমা করেছিল যার চারপাশে তরল প্রবাহিত হতে পারে, বাষ্পীভবন জমা করার কৌশল ব্যবহার করে। অবশেষে, তারা একটি 50-150 nm পুরু গ্রাফাইট স্তর যোগ করে, যাতে চ্যানেল তৈরি করে যা ছিদ্রের দিকে নিয়ে যায়।
ছোট ফোস্কা
ডিভাইসটিকে একটি ইলেক্ট্রোলাইট দ্রবণে ডুবিয়ে এবং একটি ধনাত্মক ভোল্টেজ (0.4-1.0 V) প্রয়োগ করার পরে, গবেষকরা কেন্দ্রীয় ছিদ্রের উপরে সিলিকন নাইট্রাইড এবং গ্রাফাইটের মধ্যে একটি মাইক্রন-স্কেল ফোস্কা গঠন পর্যবেক্ষণ করেছেন। তারা উপসংহারে পৌঁছেছে যে আয়নগুলি চ্যানেলের মধ্য দিয়ে ভ্রমণ করে এবং কেন্দ্রে একত্রিত হয়, সেখানে চাপ বাড়ায় এবং ফোস্কা গঠনের দিকে পরিচালিত করে। এই ফোস্কা একটি প্রতিরোধক "শর্ট সার্কিট" হিসাবে কাজ করে যা ডিভাইসের পরিবাহিতা বাড়িয়ে দেয়, এটিকে "চালু" অবস্থায় রাখে। একই মাত্রার একটি নেতিবাচক ভোল্টেজ প্রয়োগ করার পরে, ফোস্কাটি বিচ্ছিন্ন হয়ে যায় এবং পরিবাহিতা হ্রাস পায়, ডিভাইসটিকে "অফ" অবস্থায় রাখে।
কারণ ভোল্টেজ বন্ধ হওয়ার পরে ফোস্কাটি ডিফ্লেট হতে সময় নেয়, ডিভাইসটি তার আগের অবস্থা মনে রাখে। "আমাদের অপটিক্যাল পর্যবেক্ষণে মেমরির মেকানো-আয়নিক উৎপত্তি দেখা গেছে," বলেছেন EPFL এর নাথান রন্সরে.
ভোল্টেজ রিসেট করার আগে এবং পরে ডিভাইসের মধ্য দিয়ে প্রবাহিত কারেন্টের পরিমাপ দেখায় যে ডিভাইসটি 60-1 সেকেন্ডের টাইমস্কেলে 2 পর্যন্ত কন্ডাক্টেন্স অনুপাতের সাথে কাজ করে, যা পূর্ববর্তী ডিজাইনের চেয়ে বেশি মাত্রার দুটি অর্ডার মেমরি প্রভাব নির্দেশ করে। এমেরিচ যোগ করেছেন, "এই প্রথম আমরা একটি ন্যানোফ্লুইডিক ডিভাইসে এমন একটি শক্তিশালী স্মৃতিময় আচরণ লক্ষ্য করি, যার একটি মাপযোগ্য জালিয়াতি প্রক্রিয়াও রয়েছে"।
একটি লজিক সার্কিট তৈরি করতে, দলটি তাদের দুটি ডিভাইসকে একটি পরিবর্তনশীল ইলেকট্রনিক প্রতিরোধকের সমান্তরালে সংযুক্ত করেছে। উভয় ডিভাইস এইভাবে একটি লজিক অপারেশন অর্জনের জন্য এই প্রতিরোধকের মাধ্যমে একসাথে যোগাযোগ করে। বিশেষ করে, একটি ডিভাইসের স্যুইচিং অন্যটির পরিবাহী অবস্থা দ্বারা চালিত হয়েছিল।
যৌক্তিক যোগাযোগ
এখন অবধি, এমেরিচ বলেছেন, ন্যানোফ্লুইডিক ডিভাইসগুলি একে অপরের থেকে স্বাধীনভাবে পরিচালিত এবং পরিমাপ করা হয়েছে। তিনি যোগ করেছেন যে নতুন ডিভাইসগুলি "এখন যুক্তি গণনা উপলব্ধি করতে যোগাযোগ করতে পারে।"
আইরিস অ্যাগ্রেস্টি, যিনি ভিয়েনা ইউনিভার্সিটিতে কোয়ান্টাম মেমরিস্টর তৈরি করছেন, বলেছেন যে এটি একটি ন্যানোফ্লুইডিক মেমরিস্টরের প্রথম বাস্তবায়নের ক্ষেত্রে নয়, অভিনবত্বটি দেখাচ্ছে কিভাবে নিয়ন্ত্রিত ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করতে একাধিক ডিভাইস সংযুক্ত করা যেতে পারে। "এটি বোঝায় যে ডিভাইসগুলির একটির আচরণ অন্যটির উপর নির্ভর করে," সে বলে।
কোয়ান্টাম মেমরিস্টর নিউরোমরফিক কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ের পথ তৈরি করে
পরবর্তী পদক্ষেপ, ইপিএফএল গবেষকরা বলছেন, ন্যানোফ্লুইডিক নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করা যেখানে মেমরিস্টিভ ইউনিটগুলি জলের চ্যানেলগুলির সাথে একত্রিত হয়। লক্ষ্য হল সার্কিট তৈরি করা যা সহজ কম্পিউটিং কাজ যেমন প্যাটার্ন স্বীকৃতি বা ম্যাট্রিক্স গুণন সম্পাদন করতে পারে। "আমরা ইলেক্ট্রোলাইটিক কম্পিউটার তৈরি করার স্বপ্ন দেখি যা তাদের ইলেকট্রনিক প্রতিরূপের সাথে গণনা করতে সক্ষম হয়," রাডেনোভিক বলেছেন।
এটি একটি দীর্ঘমেয়াদী এবং উচ্চাভিলাষী লক্ষ্য। কিন্তু এই ধরনের পদ্ধতি ইলেকট্রনিক্সের উপর দুটি মূল সুবিধা উপস্থাপন করে। প্রথমত, সিস্টেমগুলি সাধারণত বৈদ্যুতিক তারের সাথে যুক্ত অত্যধিক উত্তাপ এড়াবে, কারণ তারা তার এবং কুল্যান্ট উভয় হিসাবে জল ব্যবহার করবে। দ্বিতীয়ত, তারা জীবিত প্রাণীর সমানভাবে সম্পূর্ণ কাজ সম্পাদন করতে বিভিন্ন আয়ন ব্যবহার করে উপকৃত হতে পারে। অধিকন্তু, অ্যাগ্রেস্টি বলেছেন, ন্যানোফ্লুইডিক উপাদান সহ কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি কম শক্তি খরচের প্রতিশ্রুতি দেয়।
ইয়ানবো জি, একজন ন্যানোফ্লুইডিক্স বিশেষজ্ঞ উত্তর-পশ্চিম পলিটেকনিকাল বিশ্ববিদ্যালয় ical চীনে, উল্লেখ করে যে মেমরিস্টর একটি নিউরোমর্ফিক কম্পিউটার চিপের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান এবং এটি একটি CPU-তে একটি ট্রানজিস্টরের অনুরূপ ভূমিকা পালন করে। ইপিএফএল লজিক সার্কিট হতে পারে "ভবিষ্যত জলীয় কম্পিউটিং মেশিনের জন্য একটি মৌলিক বিল্ডিং ব্লক," তিনি বলেছেন। জুয়ান বিস্কার্ট স্পেনের কাস্তেলোতে জেমস আই বিশ্ববিদ্যালয়ের একজন ফলিত পদার্থবিদ সম্মত হন। ডিভাইসগুলি "একটি শক্তিশালী প্রতিক্রিয়া দেখায়," তিনি বলেন, এবং বুলিয়ান লজিক অপারেশন বাস্তবায়নের জন্য তাদের একত্রিত করা "সম্পূর্ণ তরল সার্কিটের উপর ভিত্তি করে নিউরোমর্ফিক সিস্টেমের জন্য পথ প্রশস্ত করে।"
কাজ বর্ণনা করা হয় প্রকৃতি ইলেকট্রনিক্স.
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://physicsworld.com/a/nanofluidic-memristors-compute-in-brain-inspired-logic-circuits/
