Bilgisayarınız sizin gibi düşünebilir.

Bu gelecek şimdi olmayabilir, ancak Teksas A&M Üniversitesi liderliğindeki bir bilim adamı ve mühendis ekibi ve insan beyninde bilgi iletmekten sorumlu nöral sinyaller için materyal bazlı bir taklit keşfi sayesinde bir adım daha yakın.

Texas A&M kimyager Sarbajit Banerjee’nin Texas A&M elektrik ve bilgisayar mühendisi R. Stanley Williams ve Kuzey Amerika ve yurtdışındaki diğer meslektaşları ile işbirliği içinde yürüttüğü multidisipliner ekip, katı hal malzemesinde nöron benzeri bir elektrik anahtarlama mekanizması keşfetti β ” -Cu _x V ₂ O ₅ – özellikle, komutta iletkenlik ve yalıtım davranışı arasında tersinir bir şekilde nasıl değiştiği.

Ekip, sıcaklık veya değişen bir elektrik uyaranı ile dikkat çeken bukalemun benzeri bir malzeme olan β’-Cu _x V ₂ O _5’e yeni bir göz atarak bu davranışı yönlendiren temel mekanizmayı netleştirmeyi başardı . Bu süreçte, bakır iyonlarının malzemenin içinde nasıl hareket ettiğini ve bu ince dansın dönüşümü için elektronları nasıl söndüğünü sıfırladılar. Araştırmaları, bakır iyonlarının hareketinin, nöronların serebral sinir sisteminde işlev gördüğü şekilde elektriksel ani artışlar oluşturmak için kullanılabilen bir elektriksel iletkenlik değişiminin linchpin olduğunu ortaya koydu – insan gibi işlev gören devrelerin geliştirilmesine yönelik önemli bir adım beyin.

İlk yazar olarak (şimdi Intel Corporation) Texas A & M kimya lisans öğrencileri Abhishek Parija Justin Andrews ve Yusuf Handy özellikleri Onların çıkan kağıt, Cell Press dergisi içinde 27 Şubat yayınlandı Matter .

Yeni enerji tasarruflu hesaplama modlarını geliştirme arayışlarında, geniş tabanlı işbirliği grubu, nöromorfik hesaplama veya beynin benzersiz yeteneklerini ve eşsiz verimliliklerini çoğaltmak için tasarlanmış bilgisayar elde etmek için ayarlanabilir elektronik dengesizliklere sahip malzemelerden yararlanıyor.

Williams, “Doğa, beyinde meydana gelen bilgi işlemeyi taklit etmek için uygun davranış türlerine sahip materyaller verdi, ancak bugüne kadar karakterize edilenlerin çeşitli sınırlamaları vardı.” Dedi. “Bu çalışmanın önemi kimyagerlerin rasyonel olarak önemli ölçüde iyileştirilmiş nöromorfik özelliklere sahip elektriksel olarak aktif materyaller tasarlayabildiğini ve yaratabildiğini göstermektir. Daha fazlasını anladığımız için, materyallerimiz önemli ölçüde gelişecek ve böylece hesaplama becerilerimizin sürekli teknolojik ilerlemesine yeni bir yol sağlayacaktır .”

Akıllı telefonlar ve dizüstü bilgisayarlar her yinelemede daha şık ve daha hızlı görünürken, Parija, geleneksel kısıtlamalardan arınmış yeni malzemelerin ve hesaplama paradigmalarının, ulaşan silikon bilgisayar çiplerinin yeteneklerini zorlayan sürekli hız ve enerji verimliliği taleplerini karşılamak için gerekli olduğunu belirtiyor. enerji verimliliği açısından temel sınırları. Nöromorfik hesaplama böyle bir yaklaşımdır ve yeni malzemelerde anahtarlama davranışının manipülasyonu bunu başarmanın bir yoludur.

“Nöromorfik bilişimin merkezi önermesi – ve buna bağlı olarak merkezi vaat – hala nöronların ve sinapsların insan beyninde işlev göreceği kadar etkili bir şekilde hesaplama yapmanın bir yolunu bulamadık.” bir NASA Uzay Teknolojisi Araştırma Görevlisi olan Andrews. “Çoğu malzeme yalıtkan (iletken değil), metalik (iletken) veya ortada bir yerde. Ancak bazı materyaller iki durum arasında dönüşüm sağlayabilir: yalıtım (kapalı) ve neredeyse komut verildiğinde iletken (açık).”

Handy, hesaplamanın ve deneysel tekniklerin kapsamlı bir kombinasyonunu kullanarak ekibin sadece bu malzemenin nöron benzeri bir devre oluşturmak için kullanılabilecek sıcaklık, voltaj ve elektrik alan gücünde meydana gelen değişikliklerin neden olduğu bir geçişten geçtiğini gösterebildiğini söyledi. Bu geçişin nasıl gerçekleştiğini kapsamlı bir şekilde açıklayın. Metal yalıtkan geçişine (MIT) sahip diğer malzemelerin aksine, bu malzeme bakır iyonlarının sert bir vanadyum ve oksijen kafesi içindeki hareketine dayanır.

Handy, “Esasen, yapı içindeki bakır iyonlarının çok küçük bir hareketinin, tüm malzemede iletkenlikte büyük bir değişiklik getirdiğini gösteriyoruz.” “Bakır iyonlarının bu hareketi nedeniyle, malzeme sıcaklık, uygulanan voltaj veya uygulanan akımdaki harici değişikliklere yanıt olarak yalıtımdan iletime dönüşür. Başka bir deyişle, küçük bir elektrik darbesi uygulamak malzemeyi dönüştürmemize ve içindeki bilgileri kaydetmemize olanak tanır. bir devrede çalıştığı gibi, nöronların beyindeki işlevi gibi. “

Andrews, vanadyum yapısındaki bakır iyon hareketi ile elektronlar arasındaki ilişkiyi dansa benzetiyor.

Andrews, “Bakır iyonları hareket ettiğinde vanadyum kafesindeki elektronlar birlikte hareket ederek bakır iyonlarının hareketini yansıtıyor.” Dedi. “Bu şekilde, bakır iyonlarının inanılmaz derecede küçük hareketleri, vanadyum-vanadyum bağında gözle görülür bir değişiklik olmadan vanadyum kafesinde büyük elektronik değişikliklere neden olur. Vanadyum atomları, bakırın ne yaptığını ‘görür’ ve tepki verir.”

Verilerin iletilmesi, depolanması ve işlenmesi şu anda küresel enerji kullanımının yaklaşık yüzde 10’unu oluşturuyor, ancak Banerjee hesaplamaların talep edilmesinin, öngörülen küresel enerji arzının 2040 yılına kadar sağlayabileceğinden çok daha fazla olacağını belirtti. Bu nedenle hesaplama yeteneklerinde üstel artışlar gerekli Nesnelerin İnterneti, otonom ulaşım, felakete dayanıklı altyapı, kişiselleştirilmiş tıp ve mevcut bilgisayar teknolojilerinin insan ve makine tarafından üretilen büyüklük ve karmaşıklık ile başa çıkamamasıyla kısıtlanacak olan dönüşümsel vizyonlar için veri. Geleneksel bilgi işlem teknolojisinin sınırlamalarından kurtulmanın bir yolunun doğadan – özellikle insan beyninin sinirsel devrelerinden –

Banerjee, “Yapay devrede nöronal fonksiyonun temel öğelerini taklit etmek için, nöronlar gibi bilgileri kendi iç durumlarında ve elektronik olayların zamanlamasında saklayabilen elektronik kararsızlıklar sergileyen katı hal malzemelerine ihtiyacımız var.” Dedi. “Yeni çalışmamız, bu tür dengesizlikler sergileyen bir materyalin temel mekanizmalarını ve elektronik davranışını araştırıyor. Bu materyali iyice karakterize ederek, gelecekteki nöromorfik materyallerin tasarımını öğretecek bilgiler verdik. İşlemcilerin hem verimini hem de enerji verimliliğini önemli ölçüde arttırırken, basit aritmetikten beyin benzeri zekaya kadar makine hesaplaması.

Geleneksel bilgisayar mimarisinde mantık işlemlerini, hafızayı ve veri aktarımını işleyen çeşitli bileşenlerin hepsi birbirinden ayrı olduğu için Banerjee, hem bilginin işlenmesi için gereken süre hem de cihazın fiziksel olarak birbirine ne kadar yakın olduğu konusundaki doğal verimsizliklerden rahatsız olduklarını söylüyor elementler, termal atık ve elektronların bileşenler arasında “yanlışlıkla” tünel açılmasından önce olabilir. Aksine, insan beyninde, mantık, bellek depolama ve veri transferi, eş zamanlı olarak 3-B fanlı ağlarda yoğun şekilde birbirine bağlı nöronların zamanlanmış ateşlenmesine entegre edilir. Sonuç olarak, beynin nöronları, silikon hesaplama mimarilerine kıyasla bilgileri 10 kat daha düşük voltajda ve neredeyse 5.000 kat daha düşük sinaptik işlem enerjisinde işler.

Handy, ekibin hala elektriksel dirençteki değişimin büyüklüğü ile birlikte geçiş sıcaklığı ve anahtarlama hızı gibi birçok parametreyi optimize etmesi gerektiğini not ediyor. Β’-Cu MİT prensiplerini belirlenerek _x V ₂ O ₅ aday geniş bir alan içinde bir prototip malzeme olarak, bununla birlikte, takım sonuçta tasarımında yararlı olabilecek belirli tasarım motifleri ve ayarlanabilir kimyasal parametreleri tespit etti gelecekteki nöromorfik bilgi işlem malzemeleri, Teksas A&M X-Grant Programı tarafından tohumlanan büyük bir çaba.

Parija, “Bu keşif çok heyecan verici çünkü malzeme özelliklerinin ayarlanması için yeni tasarım ilkelerinin geliştirilmesi için verimli bir zemin sağlıyor ve aynı zamanda enerji verimli elektronik kararsızlıkları düşünmek için alandaki araştırmacılara heyecan verici yeni yaklaşımlar öneriyor.” Dedi. “Nöromorfik bilgi işlem içeren cihazlar, silikon bazlı bilgi işlemin henüz sunmadığı geliştirilmiş enerji verimliliği ve model tanıma gibi hesaplama zorluklarındaki performans iyileştirmeleri – insan beyninin özellikle üstesinden gelmek için iyi donanımlı görevler vaat ediyor. Malzemeler ve mekanizmalar Bu çalışmada bize nöromorfik hesaplamanın gerçekleştirilmesine bir adım daha yaklaşacağımızı ve bununla birlikte gelen tüm toplumsal faydaları ve genel vaadi gerçekleştireceğimizi açıklıyoruz. “

Çok yıllı proje dört disiplinden (kimya, fizik, malzeme bilimi ve mühendisliği, elektrik ve bilgisayar mühendisliği) ekip üyelerini ve Teksas A&M, Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı, Buffalo Üniversitesi, Binghamton Üniversitesi ve Texas A&M Üniversitesi Katar, Berkeley Lab’ın Moleküler Dökümhanesi ve Gelişmiş Işık Kaynağı (ALS), Argonne Ulusal Laboratuarı’ndaki Gelişmiş Foton Kaynağı (APS) ve Kanada Işık Kaynağı’nda yapılan çalışmalara da güveniyor. Araştırma, bir Teksas A&M X-Grant ve Katar Ulusal Araştırma Fonu’nun ek desteği ile öncelikle Ulusal Bilim Vakfı (Hibe No. DMR 1809866) tarafından finanse edildi.