1 мин чтения

Будущее нейросетевых вычислений может оказаться несколько масштабнее, чем мы ожидали.

Команда физиков успешно разработала ионную схему – процессор, основанный на движении заряженных атомов и молекул в водном растворе, а не электронов в твердом полупроводнике.

По их словам, это ближе к способу передачи информации в мозге, а их устройство может стать следующим шагом вперед в области вычислений, подобных мозгу.

«Ионные цепи в водных растворах стремятся использовать ионы в качестве носителей заряда для обработки сигналов», — пишут в новой статье группа под руководством физика Ву-Бина Юнга из Гарвардской школы инженерии и прикладных наук имени Джона А. Полсона (SEAS).

«Здесь мы сообщаем о водно-ионном контуре… Эта демонстрация функциональной ионной схемы, способной к аналоговым вычислениям, является шагом на пути к более совершенной водной ионике».

Основной частью передачи сигналов в мозге является движение заряженных молекул, называемых ионами, через жидкую среду. Хотя невероятную вычислительную мощность мозга чрезвычайно сложно воспроизвести, ученые подумали, что для вычислений можно было бы использовать аналогичную систему: проталкивать ионы через водный раствор.

Такое решение было бы медленнее, чем обычные вычисления на основе кремния, но у него могут быть некоторые интересные преимущества.

Например, ионы могут быть созданы из широкого спектра молекул, каждая из которых обладает различными свойствами, которые можно использовать по-разному.

Но сначала ученые нужно показать, что это может сработать.

Это то, над чем работали Юнг и его коллеги. Первым шагом была разработка функционального ионного транзистора, устройства, которое переключает или усиливает сигнал. Их последнее достижение заключалось в объединении сотен этих транзисторов для совместной работы в виде ионной схемы.

Транзистор состоит из расположения электродов “bullseye” с небольшим дискообразным электродом в центре и двумя концентрическими кольцевыми электродами вокруг него. Это взаимодействует с водным раствором хинона.

Напряжение, приложенное к центральному диску, генерирует поток ионов водорода в растворе хинона. Тем временем два кольцевых электрода модулируют рН раствора для затвора, увеличивая или уменьшая ионный ток.

Этот транзистор выполняет физическое умножение параметра “веса”, установленного кольцевой парой стробирования, на напряжение диска, выдавая ответ в виде ионного тока.

Однако нейронные сети в значительной степени полагаются на математическую операцию, называемую матричным умножением, которая включает в себя многократные умножения.

Итак, команда разработала массивы своих транзисторов размером 16 на 16, каждый из которых способен к арифметическому умножению, чтобы создать ионную схему, способную выполнять матричное умножение.

«Матричное умножение — наиболее распространенный способ вычисления в нейронных сетях для искусственного интеллекта», — говорит Юнг.

«Наша ионная схема выполняет матричное умножение в воде аналоговым способом, который полностью основан на электрохимическом механизме».

Конечно, у этой технологии есть существенные ограничения. 16 потоков не могут быть решены отдельно, что означает, что операция должна была выполняться последовательно, а не одновременно, что значительно замедлило и без того относительно медленную технологию.

Однако его успех – это шаг к более сложным ионным вычислениям: только увидев проблему, мы сможем найти решения.

Следующим шагом будет введение в систему более широкого спектра молекул, чтобы посмотреть, позволяет ли это схеме обрабатывать более сложную информацию.

«До сих пор мы использовали только 3-4 ионные формы, такие как ионы водорода и хинона, для обеспечения стробирования и ионного транспорта в водно-ионном транзисторе», – говорит Юнг.

«Будет очень интересно использовать более разнообразные виды ионов и посмотреть, как мы можем использовать их, чтобы обогатить содержание обрабатываемой информации».

Конечная цель, отмечает команда, состоит не в том, чтобы конкурировать с электроникой или заменить ее ионикой, а в том, чтобы дополнить, возможно, в форме гибридной технологии, возможности обеих.

Источник новости Advanced Materials.

Просмотров: 8

Поделитесь новостью
0 0 голоса
Рейтинг статьи
Подписаться
Уведомить о
guest
0 комментариев
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
Предыдущий пост Ученые Использовали Теорию Хаоса Чтобы Объяснить Поведение Нарвалов
Следующий пост Ученые Узнали Почему Океаны в Южном Полушарии Земли Становятся Теплыми
Close
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x