Thiết bị tính toán phân tử mới có khả năng tái cấu hình chưa từng có gợi nhớ đến độ dẻo của não

Trong một khám phá được công bố trên tạp chí Nature, một nhóm các nhà nghiên cứu quốc tế đã mô tả một thiết bị phân tử mới với khả năng tính toán đặc biệt.

Gợi nhớ đến sự dẻo dai của các kết nối trong não người, thiết bị có thể được cấu hình lại một cách nhanh chóng cho các nhiệm vụ tính toán khác nhau chỉ bằng cách thay đổi điện áp áp dụng. Hơn nữa, giống như các tế bào thần kinh có thể lưu trữ ký ức, cùng một thiết bị cũng có thể lưu giữ thông tin để truy xuất và xử lý trong tương lai.

“Bộ não có khả năng thay đổi hệ thống dây điện xung quanh bằng cách tạo và phá vỡ các kết nối giữa các tế bào thần kinh. Tiến sĩ R. Stanley Williams, giáo sư tại Khoa Kỹ thuật Điện và Máy tính tại Đại học Texas A&M, cho biết để đạt được thứ gì đó có thể so sánh được trong một hệ thống vật lý là vô cùng khó khăn. “Giờ đây, chúng tôi đã tạo ra một thiết bị phân tử có khả năng tái cấu hình mạnh mẽ, điều này đạt được không phải bằng cách thay đổi các kết nối vật lý như trong não, mà bằng cách lập trình lại logic của nó.”

Tiến sĩ T. Venkatesan, giám đốc Trung tâm Nghiên cứu và Công nghệ Lượng tử (CQRT) tại Đại học Oklahoma, Chi nhánh Khoa học tại Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia, Gaithersburg, và trợ giảng về kỹ thuật điện và máy tính tại Đại học Quốc gia Singapore , nói thêm rằng thiết bị phân tử của họ trong tương lai có thể giúp thiết kế chip xử lý thế hệ tiếp theo với sức mạnh và tốc độ tính toán nâng cao, nhưng tiêu thụ năng lượng giảm đáng kể.

Cho dù đó là một chiếc máy tính xách tay quen thuộc hay một siêu máy tính phức tạp, công nghệ kỹ thuật số đều phải đối mặt với một kẻ thù không đội trời chung, đó là nút thắt cổ chai von Neumann. Sự chậm trễ trong quá trình xử lý tính toán này là hệ quả của kiến trúc máy tính hiện tại, trong đó bộ nhớ, chứa dữ liệu và chương trình, được tách biệt về mặt vật lý với bộ xử lý. Kết quả là, các máy tính dành một lượng thời gian đáng kể để ngắt thông tin giữa hai hệ thống, gây ra tắc nghẽn cổ chai. Ngoài ra, mặc dù tốc độ bộ xử lý cực nhanh, các thiết bị này có thể chạy không tải trong một khoảng thời gian dài trong các khoảng thời gian trao đổi thông tin.

Là một giải pháp thay thế cho các bộ phận điện tử thông thường được sử dụng để thiết kế bộ nhớ và bộ xử lý, các thiết bị được gọi là bộ nhớ cung cấp một cách để phá vỡ nút thắt cổ chai von Neumann. Chất tạo màng, chẳng hạn như chất làm từ niobium dioxide và vanadi dioxide, chuyển từ trạng thái là chất cách điện thành chất dẫn điện ở nhiệt độ cài đặt. Thuộc tính này cung cấp cho các loại memristor này khả năng thực hiện các phép tính và lưu trữ dữ liệu.

Tuy nhiên, mặc dù có nhiều ưu điểm, các memristor oxit kim loại này được làm bằng các nguyên tố đất hiếm và chỉ có thể hoạt động trong các chế độ nhiệt độ hạn chế. Do đó, đã có một cuộc tìm kiếm đang diễn ra đối với các phân tử hữu cơ đầy hứa hẹn có thể thực hiện một chức năng ghi nhớ tương đương, Williams cho biết.

Tiến sĩ Sreebrata Goswami, một giáo sư tại Hiệp hội Khoa học Trồng trọt Ấn Độ, đã thiết kế vật liệu được sử dụng trong công trình này. Hợp chất có một nguyên tử kim loại trung tâm (sắt) liên kết với ba phân tử hữu cơ phenyl azo pyridin được gọi là phối tử.

Sreebrata cho biết: “Nó hoạt động giống như một miếng bọt biển electron có thể hấp thụ tới 6 electron một cách thuận nghịch, dẫn đến 7 trạng thái oxy hóa khử khác nhau. “Mối liên hệ giữa các trạng thái này là chìa khóa đằng sau khả năng cấu hình lại được thể hiện trong tác phẩm này.”

Tiến sĩ Sreetosh Goswami, một nhà nghiên cứu tại Đại học Quốc gia Singapore, đã nghĩ ra dự án này bằng cách tạo ra một mạch điện nhỏ bao gồm một lớp màng phân tử 40 nanomet được kẹp giữa một lớp vàng trên cùng và đĩa nano được truyền vàng và oxit thiếc indium. ở dưới cùng.

Khi đặt một điện áp âm lên thiết bị, Sreetosh đã chứng kiến một hồ sơ điện áp hiện tại không giống như bất kỳ ai từng thấy trước đây. Không giống như các memristor oxit kim loại có thể chuyển từ kim loại sang chất cách điện chỉ ở một điện áp cố định, các thiết bị phân tử hữu cơ có thể chuyển đổi qua lại từ chất cách điện sang chất dẫn điện ở một số điện áp tuần tự rời rạc.

“Vì vậy, nếu bạn nghĩ thiết bị như một công tắc bật-tắt, khi chúng tôi quét điện áp âm hơn, thiết bị đầu tiên sẽ chuyển từ bật sang tắt, sau đó tắt sang bật, sau đó bật tắt và sau đó bật lại. Tôi sẽ nói rằng chúng tôi vừa bị thổi bay khỏi chỗ ngồi của mình, ”Venkatesan nói. “Chúng tôi phải thuyết phục bản thân rằng những gì chúng tôi đang thấy là thật.”

Sreetosh và Sreebrata đã nghiên cứu các cơ chế phân tử nền tảng của hành vi chuyển đổi gây tò mò bằng cách sử dụng một kỹ thuật hình ảnh gọi là quang phổ Raman. Đặc biệt, họ đã tìm kiếm các dấu hiệu quang phổ trong chuyển động dao động của phân tử hữu cơ có thể giải thích cho nhiều quá trình chuyển đổi. Cuộc điều tra của họ cho thấy rằng việc quét điện áp âm đã kích hoạt các phối tử trên phân tử trải qua một loạt các sự kiện giảm hoặc thu electron, khiến phân tử chuyển đổi giữa trạng thái tắt và trạng thái bật.

Tiếp theo, để mô tả cấu hình điện áp dòng điện cực kỳ phức tạp của thiết bị phân tử về mặt toán học, Williams đã đi chệch khỏi cách tiếp cận thông thường của các phương trình vật lý cơ bản. Thay vào đó, ông mô tả hành vi của các phân tử bằng cách sử dụng thuật toán cây quyết định với các câu lệnh “if-then-else”, một dòng mã phổ biến trong một số chương trình máy tính, đặc biệt là trò chơi kỹ thuật số.

“Trò chơi điện tử có cấu trúc trong đó bạn có một nhân vật làm điều gì đó, và kết quả là một điều gì đó xảy ra. Và vì vậy, nếu bạn viết điều đó ra trong một thuật toán máy tính, chúng là các câu lệnh if-then-else, ”Williams nói. “Ở đây, phân tử đang chuyển từ trạng thái bật sang trạng thái tắt do hệ quả của điện áp đặt vào, và đó là thời điểm tôi có cơ hội sử dụng cây quyết định để mô tả các thiết bị này, và nó hoạt động rất tốt”.

Nhưng các nhà nghiên cứu đã tiến một bước xa hơn khi khai thác các thiết bị phân tử này để chạy các chương trình cho các nhiệm vụ tính toán trong thế giới thực khác nhau. Sreetosh đã cho thấy bằng thực nghiệm rằng các thiết bị của họ có thể thực hiện các phép tính khá phức tạp trong một bước thời gian duy nhất và sau đó được lập trình lại để thực hiện một tác vụ khác ngay sau đó.

“Nó khá là phi thường; thiết bị của chúng tôi đang làm điều gì đó giống như những gì bộ não làm, nhưng theo một cách rất khác, ”Sreetosh nói. “Khi bạn đang học một điều gì đó mới hoặc khi bạn đang quyết định, bộ não thực sự có thể cấu hình lại và thay đổi hệ thống dây điện vật lý xung quanh. Tương tự, chúng tôi có thể lập trình lại hoặc cấu hình lại các thiết bị của mình một cách hợp lý bằng cách tạo cho chúng một xung điện áp khác mà chúng đã thấy trước đây ”.

Venkatesan lưu ý rằng sẽ cần hàng nghìn bóng bán dẫn để thực hiện các chức năng tính toán giống như một trong các thiết bị phân tử của chúng với các cây quyết định khác nhau của nó. Do đó, ông cho biết công nghệ của họ trước tiên có thể được sử dụng trong các thiết bị cầm tay, như điện thoại di động và cảm biến, cũng như các ứng dụng khác khi nguồn điện bị hạn chế.

Tham khảo: “Cây quyết định trong bộ ghi nhớ phân tử” của Sreetosh Goswami, Rajib Pramanick, Abhijeet Patra, Santi Prasad Rath, Martin Foltin, A. Ariando, Damien Thompson, T. Venkatesan, Sreebrata Goswami và R. Stanley Williams, ngày 1 tháng 9 năm 2021, Bản chất .
DOI: 10.1038 / s41586-021-03748-0

Những người đóng góp khác cho nghiên cứu bao gồm Tiến sĩ Abhijeet Patra và Tiến sĩ Ariando từ Đại học Quốc gia Singapore; Tiến sĩ Rajib Pramanick và Tiến sĩ Santi Prasad Rath từ Hiệp hội Trồng trọt Khoa học Ấn Độ; Tiến sĩ Martin Foltin từ Hewlett Packard Enterprise, Colorado; và Tiến sĩ Damien Thompson từ Đại học Limerick, Ireland.

Venkatesan nói rằng nghiên cứu này là dấu hiệu cho thấy những khám phá trong tương lai từ nhóm hợp tác này, bao gồm trung tâm khoa học và kỹ thuật nano tại Viện Khoa học Ấn Độ và Bộ phận Hệ thống vi mô và Công nghệ nano tại NIST.

Nghiên cứu đa ngành và đa quốc gia này được hỗ trợ bởi Quỹ Nghiên cứu Quốc gia Singapore trong khuôn khổ các Chương trình Nghiên cứu Cạnh tranh; Ban Nghiên cứu Khoa học và Kỹ thuật, Ấn Độ; Chương trình X-Grants của Quỹ Xuất sắc của Tổng thống tại Texas A&M; Khoa học, Công nghệ và Nghiên cứu, Singapore, dưới sự tài trợ cho Nghiên cứu Cá nhân về Kỹ thuật và Sản xuất Tiên tiến; quỹ khởi nghiệp tại CQRT Đại học Oklahoma; và Quỹ Khoa học, Ireland.

Theo Scitechdaily