नकल के कामकाज न्यूरॉन्स का उपयोग कर अर्धचालक सामग्री — ScienceDaily


विशेष रूप से गतिविधियों के क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धि की तरह, शिक्षा के लिए रोबोट चलने के लिए या सटीक स्वत: छवि मान्यता, मांग कभी भी और अधिक शक्तिशाली, अभी तक एक ही समय में और अधिक किफायती कंप्यूटर चिप्स. जबकि अनुकूलन के पारंपरिक माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक धीरे धीरे तक पहुँचने के अपने भौतिक सीमाओं, प्रकृति हमें प्रदान करता है एक खाका कैसे जानकारी संसाधित किया जा सकता है और संग्रहीत जल्दी से और कुशलता से: हमारे अपने दिमाग. बहुत पहले समय के लिए, वैज्ञानिकों पर टीयू ड्रेसडेन और Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) है अब सफलतापूर्वक नक़ल के कामकाज मस्तिष्क न्यूरॉन्स का उपयोग कर अर्धचालक सामग्री. वे प्रकाशित उनके शोध के परिणाम जर्नल में प्रकृति इलेक्ट्रॉनिक्स.

आज के प्रदर्शन को बढ़ाने माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक है आम तौर पर कम करके हासिल की घटक आकार, विशेष रूप से व्यक्ति के ट्रांजिस्टर पर सिलिकॉन कंप्यूटर चिप्स. “लेकिन नहीं कर सकते हैं कि पर जाने के लिए अनिश्चित काल के लिए-हम की जरूरत है, नए दृष्टिकोण,” Larysa Baraban का दावा है. भौतिक विज्ञानी, जो किया गया है पर काम कर रहे HZDR के बाद से वर्ष की शुरुआत है, एक तीन प्राथमिक लेखकों में से इंटरनेशनल शामिल किया, जो अध्ययन के एक कुल छह संस्थानों. एक दृष्टिकोण पर आधारित है मस्तिष्क के संयोजन, डाटा प्रोसेसिंग के साथ डेटा भंडारण में एक कृत्रिम न्यूरॉन.

“हमारे समूह के साथ व्यापक अनुभव है जैविक और रासायनिक इलेक्ट्रॉनिक सेंसर,” Baraban जारी है । “तो, हम नकली के गुण न्यूरॉन्स के सिद्धांतों का उपयोग biosensors और संशोधित एक शास्त्रीय क्षेत्र प्रभाव ट्रांजिस्टर बनाने के लिए एक कृत्रिम neurotransistor.” लाभ के इस तरह के एक वास्तुकला में निहित है एक साथ भंडारण और प्रसंस्करण जानकारी का एक घटक है । में पारंपरिक ट्रांजिस्टर प्रौद्योगिकी, वे अलग हो रहे हैं, धीमा कर देती है जो प्रसंस्करण समय और इसलिए अंततः भी सीमा प्रदर्शन.

सिलिकॉन वेफर + बहुलक = चिप सीखने के लिए सक्षम

मॉडलिंग कंप्यूटर मानव मस्तिष्क पर कोई नया विचार नहीं है. वैज्ञानिकों ने प्रयास किए हुक अप करने के लिए तंत्रिका कोशिकाओं के लिए इलेक्ट्रॉनिक्स में पेट्री डिश दशकों पहले. “लेकिन एक गीला कंप्यूटर चिप है कि खिलाया जा करने के लिए सभी समय का कोई उपयोग नहीं करने के लिए किसी को कहते हैं,” Gianaurelio Cuniberti से टीयू ड्रेसडेन. प्रोफेसर के लिए सामग्री विज्ञान और नैनो के तीन के पीछे दिमाग neurotransistor के साथ रोनाल्ड Tetzlaff, प्रोफेसर, इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग की बुनियादी बातों में ड्रेसडेन, और, लियोन Chua से बर्कले में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, जो था पहले से ही माने इसी तरह के घटकों 1970 के दशक में.

अब, Cuniberti, Baraban और उनकी टीम सक्षम किया गया है, इसे लागू करने के लिए: “हम लागू एक चिपचिपा पदार्थ-कहा जाता है solgel — करने के लिए एक पारंपरिक सिलिकॉन वेफर के साथ सर्किट । इस बहुलक और मज़बूत बनाता है और हो जाता है एक झरझरा चीनी मिट्टी,” सामग्री विज्ञान के प्रोफेसर बताते हैं. “आयनों के बीच ले जाने । वे कर रहे हैं की तुलना में भारी इलेक्ट्रॉनों और धीमी गति से वापसी करने के बाद अपनी स्थिति को उत्तेजना. इस देरी कहा जाता है, हिस्टैरिसीस, का कारण बनता है क्या भंडारण प्रभाव पड़ता है।” के रूप में Cuniberti बताते हैं, यह एक निर्णायक कारक के कामकाज में ट्रांजिस्टर. “अधिक एक व्यक्ति ट्रांजिस्टर उत्साहित है, इसे जल्दी ही खुल जाएगा और वर्तमान प्रवाह. इस संबंध को मजबूत. प्रणाली सीख रहा है.”

Cuniberti और उनकी टीम नहीं कर रहे हैं पर ध्यान केंद्रित पारंपरिक मुद्दों है, हालांकि. “कंप्यूटर्स के आधार पर हमारे चिप के लिए किया जाएगा कम सटीक हैं और अनुमान लगाने के लिए गणितीय संगणना के बजाय उन्हें गणना करने के लिए नीचे पिछले दशमलव,” वैज्ञानिक बताते हैं. “लेकिन वे और अधिक हो जाएगा बुद्धिमान. उदाहरण के लिए, एक रोबोट के साथ इस तरह के प्रोसेसर के लिए सीखना होगा, चलने या समझ; यह अधिकारी एक ऑप्टिकल प्रणाली और पहचान करने के लिए जानें कनेक्शन. और यह सब बिना विकसित करने के लिए किसी भी सॉफ्टवेयर.” लेकिन इन नहीं कर रहे हैं, केवल के लाभ neuromorphic कंप्यूटर. धन्यवाद करने के लिए अपने प्लास्टिसिटी है, जो करने के लिए इसी तरह की है कि मानव मस्तिष्क, वे कर सकते हैं बदलने के लिए अनुकूल के कार्यों के आपरेशन के दौरान, और इस प्रकार, समस्याओं को हल करने के लिए जो वे नहीं थे मूल रूप से क्रमादेशित.

कहानी का स्रोत:

सामग्री द्वारा ही प्रदान की जाती Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf. नोट: सामग्री संपादित किया जा सकता है के लिए शैली और लंबाई ।



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