Hành trình Khoa học, Không gian và Thời gian!
Bạn đã bao giờ ước máy tính của mình có thể nghĩ như bạn hay thậm chí có thể hiểu bạn? Tương lai đó có thể không phải bây giờ nhưng nó tiến gần hơn một bước nhờ các nhà khoa học và kỹ sư và phát hiện gần đây của họ về một mô phỏng dựa trên vật liệu cho các tín hiệu thần kinh chịu trách nhiệm truyền thông tin trong não người.
Bạn đã bao giờ ước máy tính của mình có thể nghĩ như bạn hay thậm chí có thể hiểu bạn?
Tương lai đó có thể không phải bây giờ nhưng nó tiến gần hơn một bước nhờ vào nhóm các nhà khoa học và kỹ sư do Đại học Texas A & M đứng đầu và phát hiện gần đây của họ về một mô phỏng dựa trên vật liệu cho các tín hiệu thần kinh chịu trách nhiệm truyền thông tin trong não người.
Nhóm đa ngành do nhà hóa học Texas A & M Sarbajit Banerjee đứng đầu phối hợp với kỹ sư điện và máy tính Texas A & M R. Stanley Williams và các đồng nghiệp bổ sung trên khắp Bắc Mỹ và nước ngoài đã phát hiện ra một cơ chế chuyển mạch giống như tế bào thần kinh trong vật liệu trạng thái rắn? ‘ -CuxV2O5 – cụ thể, làm thế nào nó đảo ngược hình thái giữa hành vi và cách điện trên lệnh.
Nhóm nghiên cứu đã có thể làm rõ cơ chế cơ bản thúc đẩy hành vi này bằng cách xem xét mới? ‘- CuxV2O5, một vật liệu giống như con tắc kè hoa đáng chú ý thay đổi theo nhiệt độ hoặc kích thích điện được áp dụng. Trong quá trình đó, họ đã không chú ý đến cách các ion đồng di chuyển xung quanh bên trong vật liệu và cách thức nhảy tinh tế này lần lượt phá hủy các electron xung quanh để biến đổi nó. Nghiên cứu của họ cho thấy sự chuyển động của các ion đồng là sợi dây của sự thay đổi độ dẫn điện có thể được sử dụng để tạo ra các gai điện giống như cách các nơ-ron hoạt động trong hệ thần kinh não – một bước quan trọng trong việc phát triển mạch có chức năng như óc của con người.
Bài báo kết quả của họ có các sinh viên tốt nghiệp hóa học Texas A & M Abhishek Parija (hiện thuộc Tập đoàn Intel), Justin Andrews và Joseph Handy là tác giả đầu tiên được xuất bản ngày hôm nay (27 tháng 2) trên tạp chí Cell Press Matter .
Trong nỗ lực phát triển các chế độ mới của điện toán hiệu quả năng lượng, nhóm cộng tác viên rộng lớn đang tận dụng các vật liệu có tính không ổn định điện tử để đạt được cái gọi là điện toán thần kinh hoặc điện toán được thiết kế để tái tạo các khả năng độc đáo và hiệu quả không thể so sánh được.
“Thiên nhiên đã cung cấp cho chúng ta các tài liệu với các loại hành vi phù hợp để bắt chước quá trình xử lý thông tin xảy ra trong não nhưng những đặc điểm cho đến nay đã có những hạn chế khác nhau”, Williams nói. “Tầm quan trọng của công việc này là chỉ ra rằng các nhà hóa học có thể thiết kế hợp lý và tạo ra các vật liệu hoạt động bằng điện với các đặc tính biến đổi thần kinh được cải thiện đáng kể. “
Mặc dù điện thoại thông minh và máy tính xách tay dường như trở nên bóng bẩy và nhanh hơn với mỗi lần lặp, Parija lưu ý rằng các vật liệu mới và mô hình điện toán được giải phóng khỏi các hạn chế thông thường là cần thiết để đáp ứng nhu cầu về tốc độ và hiệu quả năng lượng đang làm căng các khả năng của chip máy tính silicon đang đạt tới giới hạn cơ bản của chúng về hiệu quả năng lượng. Điện toán thần kinh là một trong những cách tiếp cận như vậy và thao tác chuyển đổi hành vi trong các vật liệu mới là một cách để đạt được nó.
“Tiền đề trung tâm – và bằng cách mở rộng lời hứa trung tâm – về điện toán biến đổi thần kinh là chúng ta vẫn chưa tìm ra cách để thực hiện các tính toán theo cách hiệu quả như cách các nơ-ron và khớp thần kinh hoạt động trong não người”. Andrew, một thành viên nghiên cứu công nghệ vũ trụ của NASA cho biết. “Hầu hết các vật liệu là cách điện (không dẫn điện), kim loại (dẫn điện) hoặc ở đâu đó ở giữa. Tuy nhiên, một số vật liệu có thể biến đổi giữa hai trạng thái: cách điện (tắt) và dẫn điện (bật) gần như theo lệnh.”
Bằng cách sử dụng kết hợp nhiều kỹ thuật tính toán và thử nghiệm, Handy cho biết nhóm nghiên cứu có thể chứng minh không chỉ vật liệu này trải qua quá trình chuyển đổi do thay đổi nhiệt độ, điện áp và cường độ điện trường có thể được sử dụng để tạo ra mạch giống như nơ-ron mà còn giải thích toàn diện quá trình chuyển đổi này xảy ra như thế nào. Không giống như các vật liệu khác có quá trình chuyển đổi chất cách điện kim loại (MIT), vật liệu này phụ thuộc vào sự chuyển động của các ion đồng trong một mạng lưới cứng của vanadi và oxy.
Về cơ bản, các nhà khoa học cho thấy rằng một chuyển động rất nhỏ của các ion đồng trong cấu trúc mang lại sự thay đổi lớn về độ dẫn trong toàn bộ vật liệu. Do sự di chuyển của các ion đồng này, vật liệu biến đổi từ cách điện sang dẫn điện để thay đổi nhiệt độ, điện áp hoặc dòng điện áp dụng. Nói cách khác, áp dụng một xung điện nhỏ cho phép chúng ta biến đổi vật liệu và lưu thông tin bên trong nó vì nó hoạt động theo mạch, giống như cách các nơ-ron hoạt động trong não.
Andrew ví mối quan hệ giữa chuyển động của ion đồng và electron trên cấu trúc vanadi với một ‘điệu nhảy’.
“Khi các ion đồng di chuyển, các electron trên mạng vanadi di chuyển trong buổi hòa nhạc, phản ánh sự chuyển động của các ion đồng”, Andrew nói. “Theo cách này, các chuyển động cực nhỏ của các ion đồng tạo ra những thay đổi điện tử lớn trong mạng vanadi mà không có bất kỳ thay đổi nào có thể quan sát được trong liên kết vanadi-vanadi. Giống như các nguyên tử vanadi ‘nhìn thấy’ những gì đồng đang làm và phản ứng.”
Truyền, lưu trữ và xử lý dữ liệu hiện chiếm khoảng 10% sử dụng năng lượng toàn cầu nhưng Banerjee nói rằng phép ngoại suy cho thấy nhu cầu tính toán sẽ cao hơn nhiều lần so với cung cấp năng lượng toàn cầu dự kiến có thể cung cấp vào năm 2040 cho tầm nhìn biến đổi, bao gồm Internet vạn vật (IoT), giao thông tự trị, cơ sở hạ tầng chống thiên tai, y học cá nhân hóa và các thách thức lớn khác của xã hội sẽ bị cản trở bởi sự bất lực của các công nghệ điện toán hiện tại để xử lý cường độ và sự phức tạp của con người và máy móc dữ liệu. Ông nói rằng một cách để thoát ra khỏi những hạn chế của công nghệ điện toán thông thường là lấy một gợi ý từ tự nhiên – cụ thể là mạch thần kinh của não người,
Để mô phỏng các yếu tố thiết yếu của chức năng tế bào thần kinh trong mạch nhân tạo, chúng ta cần các vật liệu ở trạng thái rắn thể hiện sự mất ổn định điện tử giống như tế bào thần kinh có thể lưu trữ thông tin ở trạng thái bên trong và thời gian của các sự kiện điện tử. Công trình mới của nhóm nghiên cứu đã khám phá các cơ chế cơ bản và hành vi điện tử của vật liệu thể hiện sự không ổn định đó. Bằng cách mô tả kỹ lưỡng vật liệu này, các nhà khoa học cũng đã cung cấp thông tin sẽ hướng dẫn thiết kế vật liệu thần kinh trong tương lai, có thể cung cấp cách thay đổi bản chất của tính toán máy từ số học đơn giản đến trí thông minh giống như não trong khi tăng đáng kể cả thông lượng và hiệu quả năng lượng của bộ xử lý.
Do các thành phần khác nhau xử lý các hoạt động logic, lưu trữ bộ nhớ và truyền dữ liệu hoàn toàn tách biệt với nhau trong kiến trúc máy tính thông thường, Banerjee nói rằng chúng bị ảnh hưởng bởi sự thiếu hiệu quả vốn có về cả thời gian xử lý thông tin và cách thiết bị gần nhau về mặt vật lý các yếu tố có thể là trước khi chất thải nhiệt và điện tử “vô tình” đào hầm giữa các thành phần trở thành vấn đề lớn. Ngược lại, trong não người, logic, lưu trữ bộ nhớ và truyền dữ liệu được tích hợp đồng thời vào việc bắn các nơ-ron theo thời gian được kết nối dày đặc trong các mạng kết nối 3-D. Kết quả là các tế bào thần kinh của não xử lý thông tin ở điện áp thấp hơn 10 lần và năng lượng hoạt động synap thấp hơn gần 5.000 lần so với kiến trúc điện toán silicon.
Tiện dụng lưu ý rằng nhóm vẫn cần tối ưu hóa nhiều thông số, chẳng hạn như nhiệt độ chuyển tiếp và tốc độ chuyển đổi cùng với cường độ thay đổi điện trở. Tuy nhiên, bằng cách xác định các nguyên tắc cơ bản của MIT trong ‘ một nỗ lực lớn đã được chương trình X-Grant Texas A & M gieo mầm.
Phát hiện này rất thú vị vì nó cung cấp mảnh đất màu mỡ để phát triển các nguyên tắc thiết kế mới để điều chỉnh các tính chất vật liệu và cũng gợi ý các cách tiếp cận mới thú vị cho các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực suy nghĩ về sự bất ổn điện tử hiệu quả năng lượng. Các thiết bị kết hợp với điện toán biến đổi thần kinh hứa hẹn cải thiện hiệu quả năng lượng mà điện toán dựa trên silicon vẫn chưa mang lại cũng như cải thiện hiệu suất trong các thách thức điện toán như nhận dạng mẫu – những nhiệm vụ mà bộ não con người được trang bị đặc biệt để giải quyết.
Các nhà khoa học mô tả trong công việc này mang lại cho họ một bước gần hơn để hiện thực hóa điện toán biến đổi thần kinh và lần lượt hiện thực hóa tất cả các lợi ích xã hội và lời hứa tổng thể đi kèm với nó.
Nguồn truyện:
Vật liệu được cung cấp bởi Đại học Texas A & M University . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.
Tạp chí tham khảo :