Novo dispositivo de computação molecular tem potencial de reconfiguração sem precedentes que lembra a cor do cérebro

Novo dispositivo de computação molecular tem potencial de reconfiguração sem precedentes que lembra a cor do cérebro

Em uma descoberta publicada na revista temperar a natureza, Uma equipe internacional de pesquisadores descreveu um novo dispositivo molecular com excepcional engenhosidade computacional.

Uma reminiscência da flexibilidade de comunicação do cérebro humano, o dispositivo pode ser reconfigurado em vôo para realizar várias tarefas computacionais simplesmente alterando as tensões aplicadas. Além disso, assim como os neurônios podem armazenar memórias, o próprio dispositivo também pode conter informações para recuperação e processamento futuro.

O cérebro tem uma capacidade incrível de mudar os fios ao seu redor, criando e cortando conexões entre os neurônios. Dr. R. disse: Stanley Williams, professor do Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação da Texas A&M University, disse que conseguir algo semelhante em um sistema físico tem sido muito difícil. “Agora criamos um dispositivo molecular com potencial para uma remodelação dramática, que não é alcançada pela mudança de conexões físicas como no cérebro, mas pela reprogramação de sua lógica.”

Dr. T. Venkatesan, diretor do Centro de Pesquisa e Tecnologia Quântica (CQRT) da Universidade de Oklahoma, membro científico do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia de Gaithersburg e professor assistente de engenharia elétrica e de computação na Universidade Nacional de Cingapura acrescentou que seus dispositivos moleculares podem, no futuro, ajudar a projetar chips de processamento de última geração com maior poder computacional e velocidade, mas consome significativamente menos energia.

Seja um laptop familiar ou um supercomputador de última geração, as tecnologias digitais enfrentam um inimigo comum, o gargalo de von Neumann. Este atraso no processamento computacional é uma consequência das arquiteturas de computador atuais, onde a memória, que contém dados e programas, é fisicamente separada do processador. Como resultado, os computadores passam muito tempo transmitindo informações entre os dois sistemas, o que causa estrangulamento. Além disso, apesar das velocidades muito altas do processador, essas unidades podem ficar inativas por longos períodos durante os períodos de troca de informações.

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Como uma alternativa às peças eletrônicas tradicionais usadas para projetar módulos de memória e processadores, dispositivos chamados memristores fornecem uma maneira de contornar o gargalo de von Neumann. Os memristores, como os feitos de dióxido de nióbio e dióxido de vanádio, deixam de ser isolantes para se tornarem condutores em uma temperatura específica. Essa propriedade dá a esses tipos de memristores a capacidade de realizar cálculos e armazenar dados.

No entanto, apesar de suas muitas vantagens, esses memristores de óxido de metal são feitos de elementos de terras raras e só podem operar em regimes de temperatura restritos. Portanto, tem havido uma busca contínua por moléculas orgânicas promissoras que podem desempenhar uma função memristiva semelhante, disse Williams.

A Dra. Sriprata Goswami, Professora da Associação Indiana para o Cultivo da Ciência, projetou os materiais usados ​​neste trabalho. O complexo contém um mineral central milho (ferro) está ligado a três moléculas orgânicas de fenilazopiridina chamadas ligações.

“Isso se comporta como uma esponja de elétrons que pode absorver reversivelmente até seis elétrons, resultando em sete estados redox diferentes”, disse Sriprata. “A inter-relação entre esses estados é a chave por trás da reconfiguração descrita neste trabalho.”

Dr. Sritush Goswami, pesquisador da Universidade Nacional de Cingapura, idealizou o projeto criando um microcircuito que consiste em uma camada de filme molecular de 40 nanômetros imprensada entre uma camada de ouro no topo e um nanodisco polido com ouro e óxido de índio e estanho. No fundo.

Quando uma tensão negativa foi aplicada ao dispositivo, Sritosh viu um perfil de tensão atual como ninguém tinha visto antes. Ao contrário dos memristores de óxido metálico, que podem alternar de metal para isolador com apenas uma voltagem constante, os dispositivos moleculares orgânicos podem alternar de isolador para condutor com voltagem em série separada.

“Então, se você pensar no dispositivo como um interruptor liga-desliga, onde estávamos varrendo a voltagem mais negativa, o dispositivo primeiro foi de ligado para desligado, depois desligado, depois ligado, desligado e ligado novamente”, disse Venkatesan. : “Eu diria que simplesmente explodimos da nossa cadeira.” “Tivemos que nos convencer de que o que estávamos vendo era real.”

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Sreetosh e Sreebrata investigaram os mecanismos moleculares subjacentes ao estranho comportamento de comutação usando uma técnica de imagem chamada espectroscopia Raman. Em particular, eles procuraram assinaturas espectrais no movimento vibracional de uma molécula orgânica que pudesse explicar as múltiplas transições. Suas investigações revelaram que tensões negativas amplas forçaram as ligações da molécula a sofrer uma série de eventos de redução, ou ganho de elétrons, que causaram a transição da molécula entre o estado fora de estado e o estado.

Então, para descrever matematicamente o perfil de corrente-tensão altamente complexo de um dispositivo molecular, Williams partiu da abordagem tradicional para equações fundamentais baseadas na física. Em vez disso, descreva o comportamento das partículas usando um algoritmo de árvore de decisão com instruções “if-then-else”, uma linha de código comum em muitos programas de computador, especialmente jogos digitais.

“Os videogames têm uma estrutura em que você tem um personagem que faz algo e, em seguida, algo acontece como resultado. E então, se você escrever isso em um algoritmo de computador, é um se.” Tive um momento eureca usando árvores de decisão para descrever esses dispositivos e funcionou muito bem. “

Mas os pesquisadores chegaram ao ponto de explorar esses dispositivos moleculares para executar programas para várias tarefas computacionais do mundo real. Sreetosh demonstrou experimentalmente que suas máquinas podem realizar cálculos bastante complexos em uma etapa de tempo e, em seguida, ser reprogramadas para realizar outra tarefa no momento seguinte.

“Foi muito incomum; nosso aparelho estava fazendo algo parecido com o que o cérebro faz, mas de uma maneira completamente diferente”, disse Sritosh. “Quando você aprende algo novo ou quando você decide, o cérebro pode realmente reconfigurar e mudar os fios físicos ao redor isto. Da mesma forma, podemos reprogramar ou reconfigurar logicamente nossos dispositivos, dando-lhes um pulso de voltagem diferente do que eles viram antes. “

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Venkatesan observou que seriam necessários milhares de transistores para realizar as mesmas funções computacionais que um de seus dispositivos moleculares com diferentes árvores de decisão. Portanto, ele disse que sua tecnologia pode ser usada primeiro em dispositivos móveis, como telefones celulares e sensores, e outras aplicações onde a energia é limitada.

Referência: “Árvores de decisão dentro de um memristor molecular” Por Sreetosh Goswami, Rajib Pramanick, Abhijeet Patra, Santi Prasad Rath, Martin Foltin, A. Ariando, Damien Thompson, T. Venkatesan, Sreebrata Goswami, R. Stanley Williams, 1 de setembro de 2021, Disponivel aqui. temperar natureza.
DOI: 10.1038 / s41586-021-03748-0

Outros contribuintes da pesquisa incluem o Dr. Abhijit Batra e o Dr. Ariando da Universidade Nacional de Cingapura; Rajeb Bramanik e Dr. Santi Prasad Rath da Associação Indiana para o Cultivo da Ciência; Dr .. Martin Folten da Hewlett Packard Enterprise, Colorado; e o Dr. Damien Thompson, da University of Limerick, na Irlanda.

Venkatesan disse que esta pesquisa é um indicativo de futuras descobertas desta equipe colaborativa, que incluirá o Centro de Nanociência e Engenharia do Instituto Indiano de Ciência e o Departamento de Microssistemas e Nanotecnologia do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST).

Esta pesquisa interdisciplinar e multinacional foi apoiada pela Fundação Nacional de Pesquisa de Cingapura em seus Programas de Pesquisa Competitiva; Conselho de Pesquisa de Ciência e Engenharia, Índia; Programa X-Grants do Fundo Presidencial de Excelência Texas A&M; Ciência, Tecnologia e Pesquisa, Cingapura, sob suas Bolsas Individuais de Pesquisa para Manufatura Avançada e Engenharia; fundos de inicialização na CQRT University of Oklahoma; and Science Foundation, Irlanda.

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