مادة تموج في النسيج تصنع ترانزستورًا متشابكًا للحوسبة العصبية - عالم الفيزياء

قام باحثون في جامعة نورث وسترن، وكلية بوسطن، ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، وجميعهم في الولايات المتحدة، بتطوير نوع جديد من الترانزستور لاستخدامه في الحوسبة العصبية. ويمكن تدريب الجهاز، الذي يعمل في درجات حرارة الغرفة، على التعرف على أنماط مماثلة من المدخلات ــ وهي خاصية تعرف باسم التعلم الترابطي الذي يتجاوز مهام التعلم الآلي القياسية.

أجهزة الكمبيوتر العصبية، كما يوحي اسمها، مستوحاة من بنية الدماغ البشري. إن اللبنات الأساسية لدوائرها عبارة عن خلايا عصبية اصطناعية مترابطة بشكل كبير ومشابك اصطناعية تحاكي بنية الدماغ ووظائفه. تجمع هذه الآلات بين وحدات المعالجة والذاكرة التي تسمح لها بمعالجة المعلومات في نفس الوقت الذي تقوم فيه بتخزينها، تمامًا مثل الدماغ البشري متعدد المهام. وهذه القدرة تميزها عن أجهزة الكمبيوتر الرقمية ذات وحدات المعالجة والتخزين المنفصلة، ​​والتي تستهلك كميات هائلة من الطاقة عند أداء مهام كثيفة البيانات. أصبحت مثل هذه المهام شائعة بشكل متزايد مع وصول الأجهزة الذكية المتصلة ومجموعات البيانات الضخمة.

ويوضح أنه على الرغم من أن الأجهزة المشبكية قد تطورت بشكل ملحوظ في السنوات الأخيرة، إلا أنها محدودة بسبب الافتقار إلى آليات التبديل الجيدة مارك هيرسم of شمال غرب، الذي شارك في قيادة الجهود البحثية. يقول: "إن الطبيعة العشوائية للتبديل الخيطي في الميمريستورات (اختصار لمقاومات الذاكرة)، والتي تعد التكنولوجيا المتشابكة الأكثر شيوعًا اليوم، تؤدي إلى تباين كبير من جهاز إلى جهاز، ومن دورة إلى دورة".

ويضيف هيرسام أن هناك أنواعًا أخرى من الأجهزة المشبكية تعتمد على التبديل المغناطيسي وتبديل الطور، لكنها تعاني من انخفاض نسب التبديل وطاقات التبديل العالية، على التوالي.

تموج في النسيج المواد الكمومية

وللتغلب على هذه المشكلات، قام هيرسم وزملاؤه بدراسة مواد كمومية متموجة ثنائية الأبعاد. وتتكون هذه من طبقات من مواد مختلفة رفيعة ذريًا مكدسة فوق بعضها البعض وملتوية بزوايا صغيرة. تتمتع هذه الهياكل بخصائص إلكترونية لا توجد في الطبقات الفردية للمادة. ومن خلال لف الطبقات بزوايا مختلفة بالنسبة لبعضها البعض، يستطيع الباحثون ضبط هذه الخصائص الإلكترونية بدقة شديدة - وهي خاصية جذابة للغاية للأجهزة الإلكترونية الجديدة، بما في ذلك مكونات الحوسبة العصبية.

في عملهم ، والذي تم تفصيله في الطبيعةابتكر الباحثون هيكلًا غير متماثل يتكون من طبقتين من الجرافين (بلورة مسطحة من الكربون بسمك ذرة واحدة فقط) وطبقة من نيتريد البورون السداسي (hBN). نظرًا لأن هاتين المادتين لهما ثوابت شبكية متشابهة جدًا، فإن تأثيرات تموج في النسيج الناتجة عن عدم التطابق الطفيف في مواقع ذراتها تكون واضحة جدًا. والنتيجة هي اقتران كولوم قوي بين الحالات الإلكترونية الثنائية في البنية المتغايرة التي تتجلى كآلية تصعيد يتم التحكم فيها إلكترونيًا. تسمح هذه السقاطة بالتحكم بدقة في توصيل الترانزستور المصنوع من البنية المتغايرة وضبطها باستمرار.

يوضح هيرسام: "إن قابلية الضبط المستمر لتوصيل الجهاز تؤدي إلى حالات ذاكرة كثيفة وقابلة للبرمجة، بالإضافة إلى وظائف متشابكة كمومية جديدة، مثل التوازن الواقعي الحيوي والتكيف الخاص بالمدخلات". "وأكثر من ذلك، تستهلك أجهزتنا طاقة قليلة جدًا وتظهر الحد الأدنى من الاختلافات من جهاز إلى جهاز بفضل تجانس الحالات الإلكترونية المموجة."

عملية درجة حرارة الغرفة

وهذا ليس كل شيء: فالأجهزة تتحول بسرعة، وتحتفظ بحالتها الإلكترونية حتى عند إيقاف تشغيل الطاقة، والأهم من ذلك، أنها تكون مستقرة في درجة حرارة الغرفة. وهذا على النقيض من أجهزة تموج في النسيج السابقة التي تعمل فقط في درجات الحرارة المبردة.

ولاختبار الترانزستور، قام هيرسام وفريقه بتدريبه على التعرف على الأنماط التي تبدو متشابهة مع بعضها البعض. بدأوا بإدخال سلسلة من ثلاثة أصفار متتالية (000) ثم اختبروها لتحديد أنماط مماثلة، مثل 111 أو 101.

تصنع Memristors نقاط اشتباك عصبي اصطناعية متعددة الاستخدامات للحوسبة العصبية

يوضح هيرسام: "إذا قمنا بتدريبه على اكتشاف 000 ثم أعطناه 111 و101، فإنه سيعرف أن 111 يشبه 000 أكثر من 101". "000 و111 ليسا متطابقين تمامًا، لكن كلاهما يتكون من ثلاثة أرقام متتالية."

ويقول إن التعرف على التشابه هو شكل أعلى من أشكال الإدراك يُعرف باسم التعلم الترابطي، والجهاز الجديد قادر على القيام بذلك.

يستكشف الباحثون الآن إمكانات مواد فان دير فال الأخرى بخلاف الجرافين وhBN، على أمل دمجها في هياكل متموجة متغايرة مع وظائف عصبية أكثر تطورًا. يقول هيرسام: "الهدف على المدى الطويل هو توسيع نطاق الأمثلة الواعدة بين هذه الهياكل المتغايرة لتحقيق دوائر وأنظمة عصبية متكاملة تمامًا". عالم الفيزياء.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://physicsworld.com/a/moire-material-makes-a-synaptic-transistor-for-neuromorphic-computing/