Искусственные наножидкостные синапсы могут хранить вычислительную память

Прочитано: 32 раз(а)


Память, или способность хранить информацию в легкодоступном виде, является важной операцией в компьютерах и человеческом мозге. Ключевое отличие состоит в том, что, хотя обработка информации мозгом предполагает выполнение вычислений непосредственно над хранящимися данными, компьютеры перемещают данные туда и обратно между блоком памяти и центральным процессором (ЦП). Это неэффективное разделение (узкое место фон Неймана) способствует росту стоимости энергии компьютеров.

С 1970-х годов исследователи работали над концепцией мемристора (резистора памяти) — электронного компонента, который, подобно синапсу, может как вычислять, так и хранить данные.

Но Александра Раденович из Лаборатории наномасштабной биологии (LBEN) Инженерной школы EPFL нацелилась на нечто еще более амбициозное: функциональное нанофлюидное мемристивное устройство, которое основано на ионах, а не на электронах и их противоположно заряженных аналогах (дырках). Такой подход будет более точно имитировать собственный — гораздо более энергоэффективный — способ обработки информации мозгом.

«Мемристоры уже использовались для создания электронных нейронных сетей, но наша цель — создать нанофлюидную нейронную сеть, которая будет использовать преимущества изменений концентрации ионов, как в живых организмах», — говорит Раденович.

«Мы изготовили новое нанофлюидное устройство для приложений памяти, которое значительно более масштабируемо и гораздо более производительно, чем предыдущие попытки», — говорит постдокторант LBEN Тео Эммерих. «Это позволило нам впервые соединить два таких «искусственных синапса», открыв путь к разработке жидкостного оборудования, вдохновленного мозгом».

Исследование недавно было опубликовано в журнале Nature Electronics.

Просто добавь воды

Мемристоры могут переключаться между двумя состояниями проводимости — включенным и выключенным — посредством манипулирования приложенным напряжением. В то время как электронные мемристоры для обработки цифровой информации полагаются на электроны и дырки , мемристор LBEN может использовать преимущества целого ряда различных ионов. Для своего исследования исследователи погрузили свое устройство в водный раствор электролита, содержащий ионы калия , но можно было использовать и другие, включая натрий и кальций.

«Мы можем настроить память нашего устройства, изменяя используемые нами ионы, что влияет на то, как оно включается и выключается или сколько памяти оно хранит», — объясняет Эммерих.

Устройство было изготовлено на чипе в Центре микронанотехнологий EPFL путем создания нанопор в центре мембраны из нитрида кремния. Исследователи добавили слои палладия и графита, чтобы создать наноканалы для ионов. Когда ток протекает через чип, ионы просачиваются через каналы и сходятся в порах, где их давление создает пузырь между поверхностью чипа и графитом.

Когда блистер поднимает графитовый слой, устройство становится более проводящим, переключая состояние своей памяти во «включенное». Поскольку графитовый слой остается поднятым даже при отсутствии тока, устройство «запоминает» свое предыдущее состояние. Отрицательное напряжение снова соединяет слои, возвращая память в выключенное состояние.

«Ионные каналы в мозгу претерпевают структурные изменения внутри синапса, так что это также имитирует биологию», — говорит доктор философии ЛБЕН. Студент Юнфэй Тенг, работавший над изготовлением устройств, получил название «сильно асимметричные каналы» (HAC) из-за формы потока ионов к центральным порам.

ЛБЕН Ph.D. Студент Натан Ронсерей добавляет, что наблюдение команды за действиями памяти HAC в режиме реального времени также является новым достижением в этой области. «Поскольку мы имели дело с совершенно новым феноменом памяти, мы построили микроскоп, чтобы наблюдать за ним в действии».

Сотрудничая с Риккардо Кьеза и Эдоардо Лоприоре из Лаборатории наноразмерной электроники и структур под руководством Андраша Киса, исследователям удалось соединить два HAC с электродом, чтобы сформировать логическую схему, основанную на потоке ионов. Это достижение представляет собой первую демонстрацию цифровых логических операций, основанных на синапсоподобных ионных устройствах.

Но исследователи не останавливаются на достигнутом: их следующая цель — соединить сеть HAC с водными каналами для создания полностью жидкостных контуров. Помимо обеспечения встроенного механизма охлаждения, использование воды будет способствовать разработке биосовместимых устройств с потенциальным применением в интерфейсах мозг-компьютер или нейромедицине.

Искусственные наножидкостные синапсы могут хранить вычислительную память



Новости партнеров