Bilgiyi depolamak için iyon konsantrasyonlarındaki değişiklikleri ve mekanik deformasyonları kullanan bir memristör, İsviçre'nin Lozan kentindeki EPFL'deki araştırmacılar tarafından geliştirildi. Araştırmacılar bu cihazlardan ikisini birbirine bağlayarak nanoakışkan bileşenlere dayalı ilk mantık devresini oluşturdular. Yeni memristör, elektronik bileşenleri kullanarak beyni taklit etmeye çalışan nöromorfik hesaplama için faydalı olabilir.

Canlı organizmalarda sinir mimarileri, bir nöronu diğerine bağlayan sinapslar boyunca bilgi aktarımını düzenlemek için küçük kanallardan geçen iyon akışlarına dayanır. Bu iyonik yaklaşım, bu sinapsları taklit etmek için elektron akımlarını kullanan en iyi yapay sinir sistemlerinden farklıdır. Yapay nanoakışkan sinir ağları oluşturmak, gerçek sinir sistemlerine daha yakın bir benzetme sağlayabilir ve aynı zamanda enerji açısından daha verimli olabilir.

Memristör, daha önce içinden geçen akıma bağlı olan bir dirence (ve iletkenliğe) sahip bir devre elemanıdır; bu, cihazın bilgi depolayabileceği anlamına gelir. Memristör ilk olarak 1971'de önerildi ve o zamandan beri araştırmacılar pratik cihazlar oluşturmada sınırlı bir başarı elde etti. Memristörler nöromorfik hesaplama açısından büyük öneme sahiptir çünkü biyolojik sinapsların bilgi depolama yeteneğini taklit edebilirler.

Bu son araştırmada EPFL'nin Theo Emmerich, Aleksandra Radenoviç ve meslektaşları, nanoakışkan memristörlerini, çözünmüş iyonların akımları içine veya dışına aktığında genişleyen veya büzülen ve iletkenliğini değiştiren sıvı bir kabarcık kullanarak yaptılar.

İkonik ve iyonik

2023 yılında araştırmacılar, nano ölçekli kanallar boyunca iyon taşınmasını düzenleyen iki nanoakışkan cihazda hafıza etkilerini keşfettiklerinde iyon tabanlı nöromorfik hesaplamaya doğru önemli bir adım attılar. Zamanla değişen bir voltaja maruz kaldıklarında, bu cihazlar akım ve iletkenlikte gecikmeli bir değişiklik gösterdi. Bu, memristörün karakteristik "sıkışmış" histerezis döngüsüdür. Ancak sistemlerin hafıza performansı zayıftı ve üretimi hassastı. Ayrıca hafıza etkisinden sorumlu olan mekanizma da belirsizdi.

Ancak Emmerich'in açıkladığı gibi bu durum EPFL ekibini caydırmadı: "Bu yeni ortaya çıkan alanın nanoelektronik için nasıl tamamlayıcı olabileceğini ve gelecekte gerçek dünyadaki bilgi işlem uygulamalarına yol açabileceğini göstermek istedik".

EPFL araştırmacıları, cihazlarını oluşturmak için, merkezinde 20 nm çapında bir gözenek bulunan bir silikon çipin üzerine 20 mikrona 100 mikronluk bir silikon nitrür membran ürettiler. Bu çip üzerine, buharlaştırmalı biriktirme tekniklerini kullanarak, çevresinden sıvının akabileceği 10 nm çapında paladyum adacıkları biriktirdiler. Son olarak, gözeneğe giden kanalları oluşturmak için 50-150 nm kalınlığında bir grafit katmanı eklediler.

Minik kabarcık

Cihazı bir elektrolit çözeltisine batırdıktan ve pozitif voltajı (0.4-1.0 V) uyguladıktan sonra araştırmacılar, merkezi gözenek üzerindeki silikon nitrür ile grafit arasında mikron ölçekli bir kabarcık oluşumunu gözlemlediler. İyonların kanallardan geçerek merkezde birleşerek buradaki basıncı artırdığı ve kabarcık oluşumuna yol açtığı sonucuna vardılar. Bu kabarcık, cihazın iletkenliğini artıran ve onu "açık" duruma getiren dirençli bir "kısa devre" görevi gördü. Aynı büyüklükte bir negatif voltajın uygulanması üzerine kabarcık söndü ve iletkenlik azaldı, bu da cihazı "kapalı" duruma getirdi.

Gerilimin kesilmesinin ardından kabarcığın sönmesi zaman aldığından cihaz önceki durumunu hatırladı. EPFL'den "Optik gözlemimiz hafızanın mekano-iyonik kökenini gösterdi" diyor Nathan Ronceray.

Gerilim sıfırlanmasından önce ve sonra cihazdan akan akımın ölçümleri, cihazın 60-1 saniyelik bir zaman ölçeğinde 2'a kadar bir iletkenlik oranıyla çalıştığını gösterdi; bu, önceki tasarımlardan iki kat daha büyük bir hafıza etkisine işaret ediyor. Emmerich şunu ekliyor: "Ölçeklenebilir bir üretim sürecine sahip olan nanoakışkan bir cihazda bu kadar güçlü bir hatırlama davranışını ilk kez gözlemliyoruz".

Ekip, bir mantık devresi oluşturmak için iki cihazını değişken bir elektronik dirence paralel bağladı. Böylece her iki cihaz da bir mantık işlemi gerçekleştirmek için bu direnç aracılığıyla birlikte iletişim kurar. Özellikle bir cihazın anahtarlanması diğerinin iletkenlik durumu tarafından yönlendiriliyordu.

Mantıksal iletişim

Emmerich, şimdiye kadar nanoakışkan cihazların birbirinden bağımsız olarak çalıştırıldığını ve ölçüldüğünü söylüyor. Yeni cihazların "artık mantıksal hesaplamaları gerçekleştirmek için iletişim kurabildiğini" ekliyor.

iris agrestiViyana Üniversitesi'nde kuantum hafıza cihazları geliştiren bilim adamı, bunun nanoakışkan hafıza cihazının ilk uygulaması olmasa da, yeniliğin kontrollü operasyonlar gerçekleştirmek için birden fazla cihazın nasıl bağlanabileceğini gösterdiğini söylüyor. "Bu, cihazlardan birinin davranışının diğerine bağlı olduğu anlamına geliyor" diyor.

Kuantum memristor, nöromorfik kuantum hesaplamanın yolunu açıyor

EPFL araştırmacıları bir sonraki adımın, hafıza birimlerinin su kanallarıyla birbirine bağlandığı nanoakışkan sinir ağları inşa etmek olduğunu söylüyor. Amaç, örüntü tanıma veya matris çarpımı gibi basit hesaplama görevlerini gerçekleştirebilecek devreler oluşturmaktır. Radenoviç, "Elektronik muadilleriyle işlem yapabilen elektrolitik bilgisayarlar oluşturmayı hayal ediyoruz" diyor.

Bu uzun vadeli ve iddialı bir hedef. Ancak böyle bir yaklaşım, elektroniğe göre iki önemli avantaj sunuyor. Birincisi, sistemler, hem kablo hem de soğutucu olarak su kullanacakları için tipik olarak elektrik kablolarıyla ilişkili aşırı ısınmayı önleyecektir. İkincisi, canlı organizmalarla aynı düzeyde görevleri tamamlamak için farklı iyonların kullanılmasından faydalanabilirler. Üstelik Agresti, nanoakışkan bileşenlere sahip yapay sinir ağlarının daha düşük enerji tüketimi vaat ettiğini söylüyor.

Nanoakışkan uzmanı Yanbo Xie Kuzeybatı Polytechnical Üniversitesi Çin'de memristörün nöromorfik bilgisayar çipi için kritik bir bileşen olduğuna ve CPU'daki transistöre benzer bir rol oynadığına dikkat çekiyor. EPFL mantık devresinin "gelecekteki sulu bilgi işlem makineleri için temel bir yapı taşı" olabileceğini söylüyor. Juan Bisküvi İspanya'nın Castello kentindeki James I Üniversitesi'nden uygulamalı fizikçi de aynı fikirde. Cihazların "güçlü bir tepki verdiğini" söylüyor ve bunları bir Boolean mantık işlemi uygulamak için birleştirmek "tamamen sıvı devrelere dayanan nöromorfik sistemlerin önünü açıyor."

Çalışma şurada anlatılıyor Doğa Elektroniği.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://physicsworld.com/a/nanofluidic-memristors-compute-in-brain-inspired-logic-circuits/