न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग नामक एक उपन्यास कंप्यूटिंग प्रतिमान मस्तिष्क व्यवहार को अनुकरण करने के लिए न्यूरॉन्स के आवश्यक सिनैप्टिक कार्यों का अनुकरण करता है। न्यूरोनल प्लास्टिसिटी, सीखने और स्मृति से जुड़ा, इन कार्यों में से एक है। यह प्लास्टिसिटी न्यूरॉन्स को जानकारी संग्रहीत करने या उन्हें सक्रिय करने वाले विद्युत आवेगों की आवृत्ति के आधार पर इसे भूलने की अनुमति देती है।
यादगार सामग्री, फेरोइलेक्ट्रिक्स, चरण परिवर्तन स्मृति सामग्री, टोपोलॉजिकल इंसुलेटर, और, हाल ही में, मैग्नेटो-आयनिक सामग्री उन सामग्रियों में से हैं जो समान हैं न्यूरॉन synapses. उत्तरार्द्ध में, एक विद्युत क्षेत्र को लागू करने से सामग्री के भीतर आयनों को विस्थापित किया जा सकता है, जिससे पदार्थ की चुंबकीय विशेषताओं को बदल दिया जा सकता है।
यद्यपि विद्युत क्षेत्र लागू होने पर इन सामग्रियों में चुंबकत्व का मॉड्यूलेशन अच्छी तरह से समझा जाता है, वोल्टेज बंद होने पर चुंबकीय विशेषताओं के विकास को नियंत्रित करना चुनौतीपूर्ण होता है (यानी, उत्तेजना के बाद विकास)। इससे मस्तिष्क से प्रेरित कुछ प्रक्रियाओं को दोहराना मुश्किल हो जाता है, जैसे कि मस्तिष्क गहरी नींद की स्थिति में भी प्रभावी ढंग से सीखना जारी रखता है (यानी बाहरी उत्तेजना के बिना)।
एक नए अध्ययन में, वैज्ञानिकों ने UAB भौतिकी विभाग जोर्डी सॉर्ट और एनरिक मेनेंडेज़, एएलबीए सिंक्रोट्रॉन, कैटलन इंस्टीट्यूट ऑफ नैनोसाइंस एंड नैनोटेक्नोलॉजी (आईसीएन 2) और आईसीएमएबी के सहयोग से, उत्तेजित और बाद में दोनों में चुंबकत्व के विकास को नियंत्रित करने के लिए एक नया तरीका प्रस्तावित किया- उत्तेजना राज्यों।
उन्होंने एक चुंबकीय सामग्री विकसित की है जो मस्तिष्क की सूचनाओं को संग्रहीत करने के तरीके की नकल करने में सक्षम है। इस सामग्री के लिए धन्यवाद, पहली बार न्यूरॉन्स और मिमिक के सिनेप्स की नकल करना संभव है, गहरी नींद के दौरान होने वाली सीख.
वैज्ञानिकों ने कोबाल्ट मोनोनाइट्राइड (सीओएन) की एक पतली परत के आधार पर सामग्री विकसित की, जहां एक विद्युत क्षेत्र को लागू करके, परत के बीच इंटरफेस में एन आयनों का संचय और एक तरल इलेक्ट्रोलाइट जिसमें परत रखी गई है, को नियंत्रित किया जा सकता है।
आईसीआरईए के शोध प्रोफेसर जोर्डी सॉर्ट और सेरा हंटर टेन्योर-ट्रैक प्रोफेसर एनरिक मेनेंडेज़ ने कहा, "नई सामग्री विद्युत वोल्टेज द्वारा नियंत्रित आयनों की गति के साथ काम करती है, हमारे समान तरीके से" मस्तिष्क, और मिलीसेकंड के क्रम में न्यूरॉन्स में उत्पादित गति के समान। हमने एक कृत्रिम सिनैप्स विकसित किया है जो भविष्य में एक नए कंप्यूटिंग प्रतिमान का आधार हो सकता है, जो वर्तमान कंप्यूटरों द्वारा उपयोग किए जाने वाले विकल्प का विकल्प है।"
वोल्टेज दालों को लागू करके, नियंत्रित तरीके से, स्मृति जैसी प्रक्रियाओं का अनुकरण करना संभव हो गया है, सूचना प्रक्रम, सूचना पुनर्प्राप्ति, और, पहली बार, लागू वोल्टेज के बिना सूचना के नियंत्रित अद्यतन।
कोबाल्ट मोनोनिट्राइड परत की मोटाई, जो नियंत्रित करती है कि आयन कितनी जल्दी चलते हैं, और इस नियंत्रण को पूरा करने के लिए पल्स आवृत्ति को बदल दिया गया था।
सामग्री की व्यवस्था मैग्नेटोओनिक गुणों को न केवल वोल्टेज लागू होने पर नियंत्रित करने की अनुमति देती है, बल्कि पहली बार, जब वोल्टेज हटा दिया जाता है। एक बार जब बाहरी वोल्टेज उत्तेजना गायब हो जाती है, तो सामग्री की मोटाई और वोल्टेज को पहले कैसे लागू किया गया है, इसके प्रोटोकॉल के आधार पर सिस्टम के चुंबकीयकरण को कम या बढ़ाया जा सकता है।
इस नए परिणाम के कारण अब नए न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला संभव है। यह एक नया तर्क फ़ंक्शन प्रदान करता है, उदाहरण के लिए, जब हम गहरी नींद में होते हैं, तो मस्तिष्क उत्तेजना के बाद न्यूरोनल सीखने का अनुकरण करना संभव बनाता है। वर्तमान में बाजार में मौजूद अन्य प्रकार की न्यूरोमॉर्फिक सामग्री इन क्षमताओं को दोहरा नहीं सकती है।
जोर्डी सॉर्ट और एनरिक मेनेंडेज़ कहा, "जब कोबाल्ट मोनोनाइट्राइड परत की मोटाई 50 नैनोमीटर से कम होती है, और 100 चक्र प्रति सेकंड से अधिक आवृत्ति पर लागू वोल्टेज के साथ, हम एक अतिरिक्त तर्क फ़ंक्शन का अनुकरण करने में कामयाब रहे हैं: वोल्टेज लागू होने के बाद, डिवाइस को प्रोग्राम किया जा सकता है सीखने या भूलने के लिए, ऊर्जा के किसी अतिरिक्त इनपुट की आवश्यकता के बिना, गहरी नींद के दौरान मस्तिष्क में होने वाले सिनैप्टिक कार्यों की नकल करना, जब सूचना प्रसंस्करण बिना किसी बाहरी संकेत को लागू किए जारी रह सकता है। ”
जर्नल संदर्भ:
- झेंगवेई टैन, जूलियस डी रोजास, सोफिया मार्टिंस, एटर लोपेन्डिया, अल्बर्टो क्विंटाना, माटेओ सियालोन, जेवियर हेरेरो-मार्टिन, जोहान मेर्सचॉट, आंद्रे वैंटोमे, जोस एल। कोस्टा-क्रेमर, जोर्डी सॉर्ट, एनरिक मेनेंडेज़। संक्रमण धातु नाइट्राइड्स में चुंबकत्व का आवृत्ति-निर्भर उत्तेजित और पश्च-उत्तेजित वोल्टेज नियंत्रण: मस्तिष्क से प्रेरित मैग्नेटो-आयनिक्स की ओर। सामग्री क्षितिज, 2022. डीओआई: 10.1039/D2MH01087A
