Похожие статьи
Микропроцессоры в смартфонах, компьютерах и центрах обработки данных обрабатывают информацию, манипулируя электронами в твердых полупроводниках, но наш мозг имеет другую систему. Они полагаются на манипуляции с ионами в жидкостях для обработки информации.
Вдохновленные мозгом, исследователи давно пытаются разработать «ионику» в водном растворе. Хотя ионы в воде движутся медленнее, чем электроны в полупроводниках, ученые считают, что разнообразные ионные частицы с различными физическими и химическими свойствами могут быть использованы для более богатой и разнообразной обработки информации.
Однако ионные вычисления все еще находятся на ранней стадии. На сегодняшний день в лабораториях разработаны только отдельные ионные устройства, такие как ионные диоды и транзисторы, но до сих пор никто не смог собрать множество таких устройств в более сложную вычислительную схему.
Группа исследователей из Гарвардского университета Джона А. Полсона (SEAS) в сотрудничестве с биотехнологическим стартапом DNA Script разработала ионную схему, состоящую из сотен ионных транзисторов, и выполнила базовый процесс вычислений нейронной сети. Исследование опубликовано в журнале Advanced Materials.
Ученые начали с создания нового типа ионного транзистора на основе недавно представленной ими технологии. Транзистор состоит из водного раствора молекул хинона, соединенных двумя концентрическими кольцевыми электродами с центральным дисковым электродом в форме яблока. Два кольцевых электрода электрохимически понижают и регулируют местный уровень pH вокруг центрального диска, производя и удерживая ионы водорода. Напряжение, приложенное к центральному диску, вызывает электрохимическую реакцию, которая генерирует ионный ток от диска в воду. Скорость реакции может быть увеличена или уменьшена — увеличение или уменьшение ионного тока — путем регулировки местного pH. Другими словами, pH контролирует (вентилирует) ионный ток диска в водном растворе, создавая ионный аналог электронного транзистора.
Затем они разработали ионный транзистор с pH-стробированием таким образом, что ток диска является арифметическим умножением напряжения диска и параметра «веса», представляющего локальное pH-стробирование транзистора. Они организовали эти транзисторы в массив 16 × 16, чтобы расширить аналоговое арифметическое умножение отдельных транзисторов до аналогового матричного умножения, при этом массив локальных значений pH служит в качестве весовой матрицы, используемой в нейронных сетях.
«Матричное умножение является наиболее распространенным вычислением в нейронных сетях для искусственного интеллекта, — делится Ву-Бин Юнг, аспирант SEAS и первый автор статьи. — Наша ионная схема выполняет матричное умножение в воде аналоговым способом, полностью основанным на электрохимическом оборудовании».
«Микропроцессоры управляют электронами цифровым способом для выполнения матричного умножения, — поясняет Донхи Хэм, профессор электротехники и прикладной физики имени Гордона Маккея в SEAS и старший автор статьи. — Хотя наша ионная цепь не может быть такой же быстрой или точной, как цифровые микропроцессоры, электрохимическое матричное умножение в воде само по себе увлекательно и потенциально энергоэффективно».
Теперь команда намерена обогатить химическую сложность системы.
«До сих пор мы использовали только 3-4 ионных соединения, таких как ионы водорода и хинона, для обеспечения стробирования и переноса ионов в водно-ионном транзисторе. Будет очень интересно использовать более разнообразные ионные соединения и посмотреть, как мы можем использовать их для обогащения содержания обрабатываемой информации», — рассказывают исследователи.
Эксклюзивный перевод*
Фото: Ву-Бин Юнг / Harvard SEAS
Ведущий автор рубрик «здоровье», «общество», «наука». Считаю, что журналист должен тщательно проверять информацию. А если ошибка все же произошла, нужно ее признать и извиниться.
