Bilim adamları, geleneksel yarı iletken tabanlı işlemcilere kıyasla özellikle enerji açısından verimli olabilecek iyonik mikroişlemciler geliştirmede doğanın kendi tasarımlarını takip ediyorlar.
yayınlandığı gibi Gelişmiş MalzemelerHarvard’dan John A. Paulson Mühendislik ve Uygulamalı Bilimler Okulu (SEAS) ile bir araştırmacı ekibi, biyoteknoloji girişimi ile işbirliği içinde DNA Komut DosyasıSahip olmak yüzlerce iyonik transistör içeren bir iyonik devre geliştirdi. Hatta bunun içinde temel bir sinir ağı hesaplama işlemi gerçekleştirdiler – ıslak yazılım giderek daha az bir bilimkurgu vızıltı kelimesi haline geliyor.
İyonik işlemci tasarımı, hesaplamaları yapmak için elektrik yerine elektrokimyayı kullanan işlemciler oluşturmak için biyolojinin işleme sistemlerinden – özellikle beyinlerden – öğrenilenleri getirmeyi amaçlar. Araştırma, iyonik işlemcileri, enerji verimli tasarımlarının belirli dağıtım senaryoları için değerli olabileceği geleceğe yönelik geliştirilip ölçeklendirilecek olası bir teknoloji olarak gösteriyor.
Araştırmacılar aslında yüzlerce iyonik transistör içeren ilk devre kartını yeni monte ettikleri için teknoloji için henüz erken – şimdiye kadar sadece tek iyonik transistörler gösterilmişti. Böylece araştırma, yüzlerce – binlerce, hatta milyonlarca – iyonik transistörün ard arda çalıştırılmasıyla oluşturulacak gerçek işlemcilerin yolunu açıyor.
Araştırmacının iyonik devresi, birlikte çalışabilen tek iyonik transistörlerin sayısının çarpılmasıyla oluşturulmuştur. İyonik transistör tasarımları, iki eşmerkezli halka elektrot (mavi ve kırmızı) ile üçüncü (sarı) bir merkez disk elektrotu ile arayüzlenmiş, esasen bullseye benzeri bir transistör tasarımı oluşturan sulu bir kinon molekülü çözeltisinden oluşur.
resim 1 nın-nin 1
Transistör üzerinden voltaj vererek, iki eş merkezli halka elektrot, içinde bulunan hidrojen iyonlarının miktarını artırarak veya azaltarak suyun pH’ını yerel olarak ayarlayabilir. Elektrokimyanın bir başarısı olan bu değişiklik, transistörün iyonik akımının bir açma ve kapama anahtarı olarak kullanılmasına izin verir. geçit, duymaya alıştığımız transistörlerde. İyonik akımın transistörün pH’ındaki değişiklikler yoluyla bu geçişi, transistörlerin ikili bilgileri işleme yeteneğinin kilidini açar.
Araştırmacılar, bu analog transistörleri (0 veya 1’i temsil edebilen) 16 x 16 matris ızgara dizisine yerleştirerek mikroişlemci tasarımlarını daha da ayarladılar. Bu, iyonik işlemcinin matris çarpma görevlerini yerine getirmesine, onu bir sinir ağının yeteneklerine yaklaştırmasına ve çok özel performans/güç dengesi gereksinimleri gerektirebilecek yapay zeka işleme senaryoları için değerini artırmasına izin verdi.
SEAS’ta doktora sonrası araştırmacı ve makalenin ilk yazarı olan Woo-Bin Jung, “Matris çarpımı, yapay zeka için sinir ağlarında en yaygın hesaplamadır” dedi. “İyonik devremiz, sudaki matris çarpımını tamamen elektrokimyasal makinelere dayanan analog bir şekilde gerçekleştirir.”
Takas, daha yavaş olmalarıdır – ancak ışığa kıyasla, her şey öyledir. Araştırmacılar şimdi, bilgiyi işlemek için manipüle edilen iyon türlerini artırmak gibi daha fazla sayıda elektrokimyasal reaksiyondan yararlanmalarına izin vererek iyonik işlemcilerini geliştirmeye devam etmeyi umuyorlar. Araştırmacılar hala bu sistemlerde ek işlevler programlamak için sabırsızlanıyor olabilirler.
Bu, mevcut transistör sayısındaki artışla birleştiğinde, iyonik işlemcileri daha çeşitli görevlere ve gerçek özel veya genel amaçlı hesaplamaya açarken performans avantajları sağlamalıdır.
Jung, “Şimdiye kadar, sulu iyonik transistörde geçit ve iyonik taşımayı sağlamak için hidrojen ve kinon iyonları gibi yalnızca 3 ila 4 iyonik tür kullandık” dedi. “Daha çeşitli iyonik türler kullanmak ve işlenecek bilgi içeriğini zenginleştirmek için bunlardan nasıl yararlanabileceğimizi görmek çok ilginç olacak.”
