在杂志上发表的一项发现中 脾气本性, 一个国际研究团队描述了一种具有非凡计算独创性的新分子装置。
让人想起人脑的通信灵活性,该设备可以在飞行中重新配置,只需改变施加的电压即可执行各种计算任务。 此外,就像神经元可以存储记忆一样,设备本身也可以保存信息以供将来检索和处理。
大脑有一种惊人的能力,可以通过创建和切断神经元之间的连接来改变周围的电线。 R. 博士说: 德克萨斯农工大学电气与计算机工程系教授斯坦利威廉姆斯说,在物理系统中实现类似的东西非常困难。 “我们现在已经创造了一种具有戏剧性重塑潜力的分子装置,这不是通过改变大脑中的物理连接来实现的,而是通过重新编程其逻辑来实现的。”
T. Venkatesan 博士,俄克拉荷马大学量子研究与技术中心 (CQRT) 主任,盖瑟斯堡国家标准与技术研究所科学成员,国立大学电气与计算机工程助理教授新加坡补充说,他们的分子设备可能在未来帮助设计处理芯片。下一代具有更高的计算能力和速度,但消耗的功率要少得多。
无论是熟悉的笔记本电脑还是高端超级计算机,数字技术都面临着一个共同的敌人,即冯诺依曼瓶颈。 这种计算处理延迟是当前计算机架构的结果,其中包含数据和程序的内存与处理器物理分离。 结果,计算机花费很长时间在两个系统之间传输信息,从而导致节流。 此外,尽管处理器速度非常快,但这些单元在信息交换期间可能会长时间闲置。
作为用于设计内存模块和处理器的传统电子部件的替代品,称为忆阻器的设备提供了一种绕过冯诺依曼瓶颈的方法。 忆阻器,例如由二氧化铌和二氧化钒制成的忆阻器,在特定温度下从绝缘体变为导体。 此属性使这些类型的忆阻器能够执行计算和存储数据。
然而,尽管有许多优点,这些金属氧化物忆阻器由稀土元素制成,并且只能在有限的温度范围内工作。 威廉姆斯说,因此,人们一直在寻找可以执行类似忆阻功能的有前途的有机分子。
印度科学培育协会教授 Sriprata Goswami 博士设计了这项工作中使用的材料。 该复合体含有一种中央矿物质 玉米 (铁)与三个称为键的苯基偶氮吡啶有机分子相连。
“这就像一块电子海绵,可以可逆地吸收多达六个电子,从而产生七种不同的氧化还原状态,”斯里普拉塔说。 “这些状态的相互关系是这项工作中描述的重新配置背后的关键。”
新加坡国立大学的研究员 Sritush Goswami 博士设计了一个微电路,该电路由夹在顶部金层和用金和氧化铟锡抛光的纳米圆盘之间的 40 纳米分子膜层组成。 在底部。
当向设备施加负电压时,Sritosh 看到了前所未有的电流电压曲线。 与金属氧化物忆阻器可以仅用一个恒定电压从金属切换到绝缘体不同,有机分子器件可以在单独的串联电压下从绝缘体到导体来回切换。
“因此,如果您将该设备视为一个通断开关,我们将电压扫到更负的位置,那么该设备最初会从开到关,然后从关到开,然后再开到关,然后再打开,”文卡特桑说. :“我会说我们刚刚从座位上爆炸了。”“我们必须说服自己,我们所看到的是真实的。”
Sreetosh 和 Sreebrata 使用一种称为拉曼光谱的成像技术研究了这种奇怪的转换行为背后的分子机制。 特别是,他们在有机分子的振动运动中寻找可以解释多重跃迁的光谱特征。 他们的研究表明,扫掠负电压迫使分子上的键经历一系列还原或电子增益事件,导致分子在状态外和状态之间转换。
然后,为了从数学上描述分子装置的高度复杂的电流-电压曲线,威廉姆斯脱离了基于物理的基本方程的传统方法。 相反,使用带有“if-then-else”语句的决策树算法来描述粒子的行为,这是许多计算机程序(尤其是数字游戏)中的常见代码行。
“电子游戏有一个结构,你有一个角色做某事,然后就会发生一些事情。所以,如果你把它写进计算机算法,那就是一个假设。”我有一个使用决策树来描述的尤里卡时刻这些设备,而且效果很好。”
但是研究人员甚至利用这些分子装置来运行各种实际计算任务的程序。 Sreetosh 已经通过实验证明,他们的机器可以在一个时间步内执行相当复杂的计算,然后重新编程以在下一刻执行另一项任务。
“这是非常不寻常的;我们的设备正在做一些类似于大脑所做的事情,但以完全不同的方式,”Sritosh 说。“当你学习新东西或当你做出决定时,大脑实际上可以重新配置和改变周围的物理线路它。 同样,我们可以通过给我们的设备一个不同于他们以前见过的电压脉冲,在逻辑上重新编程或重新配置我们的设备。”
Venkatesan 指出,要执行与具有不同决策树的分子设备之一相同的计算功能,需要数以千计的晶体管。 因此,他说他们的技术可能首先用于移动设备,例如手机和传感器,以及其他功率有限的应用。
参考:“分子忆阻器内的决策树”作者:Sreetosh Goswami、Rajib Pramanick、Abhijeet Patra、Santi Prasad Rath、Martin Foltin、A. Ariando、Damien Thompson、T. Venkatesan、Sreebrata Goswami、R. Stanley Williams,2021 年 9 月 1 日,在这里可用。 脾气本性.
DOI:10.1038 / s41586-021-03748-0
该研究的其他贡献者包括来自新加坡国立大学的 Abhijit Batra 博士和 Ariando 博士; 拉杰布·布拉马尼克和博士。 印度科学培育协会的 Santi Prasad Rath; 博士。。 科罗拉多州惠普企业的 Martin Folten; 和来自爱尔兰利默里克大学的 Damien Thompson 博士。
Venkatesan 表示,这项研究预示着这个合作团队的未来发现,该团队将包括印度科学研究所的纳米科学与工程中心以及国家标准与技术研究所 (NIST) 的微系统与纳米技术部。
这项跨学科和跨国研究得到了新加坡国家研究基金会在其竞争性研究计划下的支持; 印度科学与工程研究委员会; Texas A&M 总统卓越基金 X-Grants 计划; 新加坡科学、技术和研究,根据其先进制造和工程的个人研究资助; CQRT 俄克拉荷马大学的启动资金; 和爱尔兰科学基金会。
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