নতুন উপাদান অনুকরণ করে যে কীভাবে মস্তিষ্ক তথ্য সঞ্চয় করে PlatoBlockchain ডেটা ইন্টেলিজেন্স। উল্লম্ব অনুসন্ধান. আ.

নতুন উপাদান নকল করে কিভাবে মস্তিষ্ক তথ্য সঞ্চয় করে

নিউরোমরফিক কম্পিউটিং নামক একটি অভিনব কম্পিউটিং দৃষ্টান্ত মস্তিষ্কের আচরণ অনুকরণ করতে নিউরনের অপরিহার্য সিনাপটিক ফাংশন অনুকরণ করে। নিউরোনাল প্লাস্টিকতা, শেখার এবং মেমরির সাথে সংযুক্ত, এই ফাংশনগুলির মধ্যে একটি। এই প্লাস্টিসিটি নিউরনকে সক্রিয় করে এমন বৈদ্যুতিক আবেগের দৈর্ঘ্য এবং ফ্রিকোয়েন্সির উপর নির্ভর করে তথ্য সংরক্ষণ করতে বা ভুলে যেতে দেয়।

মেমরেসিস্টিভ ম্যাটেরিয়ালস, ফেরোইলেক্ট্রিকস, ফেজ চেঞ্জ মেমরি ম্যাটেরিয়ালস, টপোলজিক্যাল ইনসুলেটর, এবং সাম্প্রতিককালে, ম্যাগনেটো-আয়নিক ম্যাটেরিয়ালস এর সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ। নিউরন সিন্যাপ্স. পরবর্তীকালে, একটি বৈদ্যুতিক ক্ষেত্র প্রয়োগের ফলে পদার্থের মধ্যে আয়নগুলি স্থানচ্যুত হয়, পদার্থের চৌম্বকীয় বৈশিষ্ট্যগুলি পরিবর্তন করে। 

যদিও বৈদ্যুতিক ক্ষেত্র প্রয়োগ করার সময় এই উপাদানগুলিতে চুম্বকত্বের মড্যুলেশন ভালভাবে বোঝা যায়, তবে ভোল্টেজ বন্ধ হয়ে গেলে (অর্থাৎ, উদ্দীপনা অনুসরণ করে বিবর্তন) চৌম্বক বৈশিষ্ট্যের বিবর্তন নিয়ন্ত্রণ করা চ্যালেঞ্জিং। এটি কিছু মস্তিষ্ক-অনুপ্রাণিত প্রক্রিয়ার প্রতিলিপি করা কঠিন করে তোলে, যেমন মস্তিষ্ক গভীর ঘুমের অবস্থায় থাকা অবস্থায় (অর্থাৎ, বাহ্যিক উদ্দীপনা ছাড়াই) কার্যকরভাবে শেখা রাখা।

একটি নতুন গবেষণায়, থেকে বিজ্ঞানীরা Uab বিভাগ পদার্থবিদ্যা বিভাগ জর্ডি সর্ট এবং এনরিক মেনেন্দেজ, ALBA সিনক্রোট্রন, ক্যাটালান ইনস্টিটিউট অফ ন্যানোসায়েন্স অ্যান্ড ন্যানোটেকনোলজি (ICN2) এবং ICMAB-এর সহযোগিতায়, উদ্দীপিত এবং পরবর্তী উভয় ক্ষেত্রেই চুম্বকীয়করণের বিবর্তন নিয়ন্ত্রণ করার জন্য একটি নতুন উপায় প্রস্তাব করেছেন। উদ্দীপক রাষ্ট্র.

তারা মস্তিষ্কের তথ্য সঞ্চয় করার উপায় অনুকরণ করতে সক্ষম একটি চৌম্বকীয় উপাদান তৈরি করেছে। এই উপাদানটির জন্য ধন্যবাদ, নিউরনের সিন্যাপ্স অনুকরণ করা এবং নকল করা সম্ভব, প্রথমবারের মতো, গভীর ঘুমের সময় ঘটে এমন শিক্ষা.

বিজ্ঞানীরা কোবাল্ট মনোনিট্রাইড (CoN) এর একটি পাতলা স্তরের উপর ভিত্তি করে উপাদানটি তৈরি করেছেন যেখানে, একটি বৈদ্যুতিক ক্ষেত্র প্রয়োগ করে, স্তরটি এবং একটি তরল ইলেক্ট্রোলাইটের মধ্যে ইন্টারফেসে N আয়ন জমা হওয়া নিয়ন্ত্রণ করা যেতে পারে যেখানে স্তরটি স্থাপন করা হয়েছে।

ICREA গবেষণার অধ্যাপক জর্ডি সর্ট এবং সেরা হান্টার টেনিউর-ট্র্যাক প্রফেসর এনরিক মেনেন্দেজ বলেছেন, "নতুন উপাদানটি বৈদ্যুতিক ভোল্টেজ দ্বারা নিয়ন্ত্রিত আয়নগুলির গতিবিধির সাথে কাজ করে, আমাদের সাথে সাদৃশ্যপূর্ণভাবে মস্তিষ্ক, এবং মিলিসেকেন্ডের ক্রম অনুসারে নিউরনে উত্পাদিত গতির মতো। আমরা একটি কৃত্রিম সিন্যাপস তৈরি করেছি যা ভবিষ্যতে একটি নতুন কম্পিউটিং দৃষ্টান্তের ভিত্তি হতে পারে, বর্তমান কম্পিউটারগুলির দ্বারা ব্যবহৃত একটির বিকল্প।"

ভোল্টেজ পালস প্রয়োগ করে, নিয়ন্ত্রিত উপায়ে, মেমরির মতো প্রক্রিয়াগুলি অনুকরণ করা সম্ভব হয়েছে, তথ্য প্রক্রিয়াকরণ, তথ্য পুনরুদ্ধার, এবং, প্রথমবারের মতো, প্রয়োগকৃত ভোল্টেজ ছাড়াই তথ্যের নিয়ন্ত্রিত আপডেট।

কোবাল্ট মনোনিট্রাইড স্তরের পুরুত্ব, যা আয়নগুলি কত দ্রুত সরে যায় তা নিয়ন্ত্রণ করে এবং এই নিয়ন্ত্রণটি সম্পাদন করতে পালস ফ্রিকোয়েন্সি পরিবর্তন করা হয়েছিল।

উপাদানের বিন্যাস ম্যাগনেটোয়োনিক বৈশিষ্ট্যগুলিকে শুধুমাত্র যখন ভোল্টেজ প্রয়োগ করা হয় তখনই নয়, প্রথমবার, যখন ভোল্টেজ অপসারণ করা হয় তখনও নিয়ন্ত্রণ করা যায়। একবার বাহ্যিক ভোল্টেজ উদ্দীপনা অদৃশ্য হয়ে গেলে, উপাদানের পুরুত্ব এবং ভোল্টেজটি পূর্বে কীভাবে প্রয়োগ করা হয়েছে তার প্রোটোকলের উপর নির্ভর করে সিস্টেমের চুম্বকীয়করণ হ্রাস বা বৃদ্ধি করা যেতে পারে।

নতুন নিউরোমরফিক কম্পিউটিং ফাংশনের বিস্তৃত পরিসর এখন এই অভিনব ফলাফলের কারণে সম্ভব। এটি একটি অভিনব লজিক ফাংশন প্রদান করে যা, উদাহরণস্বরূপ, আমরা যখন গভীর ঘুমে থাকি তখন মস্তিষ্কের উদ্দীপনা অনুসরণ করে নিউরোনাল শিক্ষার অনুকরণ করা সম্ভব করে তোলে। বর্তমানে বাজারে অন্যান্য ধরণের নিউরোমরফিক উপকরণগুলি এই ক্ষমতাগুলির প্রতিলিপি করতে পারে না।

জর্ডি সর্ট এবং এনরিক মেনেনডেজ বলেছেন"যখন কোবাল্ট মনোনিট্রাইড স্তরের পুরুত্ব 50 ন্যানোমিটারের নিচে হয় এবং প্রতি সেকেন্ডে 100 সাইকেলের বেশি ফ্রিকোয়েন্সিতে ভোল্টেজ প্রয়োগ করা হয়, তখন আমরা একটি অতিরিক্ত লজিক ফাংশন অনুকরণ করতে পেরেছি: একবার ভোল্টেজ প্রয়োগ করা হলে, ডিভাইসটি প্রোগ্রাম করা যেতে পারে। শিখতে বা ভুলে যেতে, শক্তির কোনও অতিরিক্ত ইনপুট ছাড়াই, গভীর ঘুমের সময় মস্তিষ্কে সংঘটিত সিনাপটিক ফাংশনগুলি অনুকরণ করে, যখন তথ্য প্রক্রিয়াকরণ কোনও বাহ্যিক সংকেত প্রয়োগ না করেই চলতে পারে।"

জার্নাল রেফারেন্স:

  1. Zhengwei Tan, Julius de Rojas, Sofia Martins, Aitor Lopeandia, Alberto Quintana, Matteo Cialone, Javier Herrero-Martin, Johan Meerschaut, André Vantomme, José L. Costa-Krämer, Jordi Sort, Enric Menendez. ট্রানজিশন মেটাল নাইট্রাইডে চৌম্বকত্বের ফ্রিকোয়েন্সি-নির্ভর উদ্দীপিত এবং পোস্ট-উত্তেজক ভোল্টেজ নিয়ন্ত্রণ: মস্তিষ্ক-অনুপ্রাণিত ম্যাগনেটো-আয়নিকের দিকে। উপকরণ দিগন্ত, এক্সএনএমএক্স। ডোই: 10.1039/D2MH01087A

সময় স্ট্যাম্প:

থেকে আরো টেক এক্সপ্লোরারস্ট