نیورومورفک کمپیوٹنگ نامی ایک نیا کمپیوٹنگ پیراڈیم دماغی رویے کی تقلید کے لیے نیوران کے ضروری synaptic افعال کی نقل کرتا ہے۔ نیورونل پلاسٹکٹیسیکھنے اور یادداشت سے منسلک، ان افعال میں سے ایک ہے۔ یہ پلاسٹکٹی نیوران کو معلومات کو ذخیرہ کرنے یا اسے بھول جانے کی اجازت دیتی ہے اس پر منحصر ہے کہ برقی محرکات کی لمبائی اور تعدد ان کو متحرک کرتی ہے۔
یاد رکھنے والے مواد، فیرو الیکٹرکس، فیز چینج میموری میٹریلز، ٹاپولوجیکل انسولیٹرس، اور حال ہی میں، میگنیٹو آئنک مواد ان مواد میں نمایاں ہیں جو مشابہت رکھتے ہیں۔ نیوران synapses. مؤخر الذکر میں، برقی میدان لگانے سے آئنوں کو مادے کے اندر بے گھر کر دیا جاتا ہے، جس سے مادہ کی مقناطیسی خصوصیات بدل جاتی ہیں۔
اگرچہ برقی فیلڈ کو لاگو کرنے پر ان مادوں میں مقناطیسیت کی ماڈیولیشن کو اچھی طرح سمجھا جاتا ہے، لیکن جب وولٹیج بند ہو جائے تو مقناطیسی خصوصیات کے ارتقاء کو کنٹرول کرنا مشکل ہوتا ہے (یعنی محرک کے بعد ہونے والا ارتقاء)۔ اس سے دماغ سے متاثر کچھ عمل کو نقل کرنا مشکل ہو جاتا ہے، جیسے کہ دماغ گہری نیند کی حالت میں ہوتے ہوئے بھی سیکھنے کو مؤثر طریقے سے جاری رکھنا (یعنی بیرونی محرک کے بغیر)۔
ایک نئی تحقیق میں، سائنسدانوں نے UAB طبیعیات کے شعبہ Jordi Sort اور Enric Menendez نے ALBA Synchrotron، Catalan Institute of Nanoscience and Nanotechnology (ICN2) اور ICMAB کے ساتھ مل کر، محرک اور بعد میں میگنیٹائزیشن کے ارتقاء کو کنٹرول کرنے کا ایک نیا طریقہ تجویز کیا۔ محرک ریاستیں.
انہوں نے ایک مقناطیسی مواد تیار کیا ہے جو دماغ کے معلومات کو ذخیرہ کرنے کے طریقے کی نقل کرنے کے قابل ہے۔ اس مواد کی بدولت، نیوران کے synapses کی نقل کرنا اور نقل کرنا ممکن ہے، پہلی بار، سیکھنا جو گہری نیند کے دوران ہوتا ہے۔.
سائنسدانوں نے کوبالٹ مونونیٹرائڈ (CoN) کی ایک پتلی پرت پر مبنی مواد تیار کیا جہاں، ایک برقی فیلڈ کو لاگو کرکے، پرت اور مائع الیکٹرولائٹ کے درمیان انٹرفیس پر N آئنوں کے جمع ہونے کو کنٹرول کیا جا سکتا ہے جس میں پرت رکھی گئی ہے۔
ICREA ریسرچ پروفیسر Jordi Sort اور Serra Húnter Tenure-track پروفیسر Enric Menendez نے کہا، "نیا مواد برقی وولٹیج کے ذریعے کنٹرول ہونے والے آئنوں کی نقل و حرکت کے ساتھ کام کرتا ہے، اس انداز میں ہمارے دماغ، اور ملی سیکنڈ کی ترتیب سے نیوران میں پیدا ہونے والی رفتار سے ملتی جلتی رفتار پر۔ ہم نے ایک مصنوعی Synapse تیار کیا ہے جو مستقبل میں ایک نئے کمپیوٹنگ پیراڈائم کی بنیاد ہو سکتا ہے، جو کہ موجودہ کمپیوٹرز کے استعمال کے متبادل ہے۔
وولٹیج دالوں کو لاگو کرنے سے، ایک کنٹرول شدہ طریقے سے، میموری جیسے عمل کی تقلید ممکن ہو گئی ہے۔ معلومات پروسیسنگمعلومات کی بازیافت، اور، پہلی بار، لاگو وولٹیج کے بغیر معلومات کی کنٹرول شدہ اپڈیٹنگ۔
کوبالٹ مونونیٹرائڈ پرت کی موٹائی، جو کنٹرول کرتی ہے کہ آئن کتنی تیزی سے حرکت کرتے ہیں، اور اس کنٹرول کو پورا کرنے کے لیے نبض کی فریکوئنسی کو تبدیل کیا گیا تھا۔
مواد کی ترتیب نہ صرف وولٹیج کے لاگو ہونے پر بلکہ پہلی بار، جب وولٹیج کو ہٹایا جاتا ہے تو مقناطیسی خصوصیات کو کنٹرول کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ایک بار جب بیرونی وولٹیج کا محرک غائب ہو جاتا ہے، تو نظام کی مقناطیسیت کو کم یا بڑھایا جا سکتا ہے، یہ مواد کی موٹائی اور اس پروٹوکول پر منحصر ہے کہ وولٹیج کو پہلے کیسے لاگو کیا گیا ہے۔
نئے نیورومورفک کمپیوٹنگ افعال کی ایک وسیع رینج اب اس ناول کے نتیجے کی وجہ سے ممکن ہے۔ یہ ایک نیا منطقی فنکشن فراہم کرتا ہے جو، مثال کے طور پر، جب ہم گہری نیند میں ہوتے ہیں تو دماغی محرک کے بعد نیورونل سیکھنے کی نقل کرنا ممکن بناتا ہے۔ فی الحال مارکیٹ میں موجود دیگر قسم کے نیورومورفک مواد ان صلاحیتوں کو نقل نہیں کر سکتے۔
جورڈی ترتیب اور اینریک مینینڈیز نے کہا, "جب کوبالٹ مونونیٹرائڈ پرت کی موٹائی 50 نینو میٹر سے کم ہوتی ہے، اور 100 سائیکل فی سیکنڈ سے زیادہ فریکوئنسی پر لاگو ہونے والے وولٹیج کے ساتھ، ہم ایک اضافی منطقی فنکشن کی تقلید کرنے میں کامیاب ہو گئے ہیں: ایک بار وولٹیج لاگو ہونے کے بعد، ڈیوائس کو پروگرام کیا جا سکتا ہے۔ سیکھنا یا بھول جانا، توانائی کے کسی اضافی ان پٹ کی ضرورت کے بغیر، گہری نیند کے دوران دماغ میں ہونے والے Synaptic افعال کی نقل کرتے ہوئے، جب معلومات کی پروسیسنگ کسی بیرونی سگنل کو لاگو کیے بغیر جاری رہ سکتی ہے۔"
جرنل حوالہ:
- Zhengwei Tan, Julius de Rojas, Sofia Martins, Aitor Lopeandia, Alberto Quintana, Matteo Cialone, Javier Herrero-Martín, Johan Meerschaut, André Vantomme, José L. Costa-Krämer, Jordi Sort, Enric Menendez. ٹرانسیشن میٹل نائٹرائڈز میں مقناطیسیت کا فریکوئینسی پر منحصر محرک اور پوسٹ-متحرک وولٹیج کنٹرول: دماغ سے متاثر میگنیٹو آئنکس کی طرف۔ مواد افق، ایکس این ایم ایکس۔ ڈی او آئی: 10.1039/D2MH01087A
