การเลียนแบบและก็วงจรชีวภาพของวงจรชีวภาพและก็เซลล์ประสาทในขั้นตอนต่อการคำนวณทางประสาทสัมผัส

นักค้นคว้าจากห้องปฏิบัติการแห่งชาติ Oak Ridge ของกระทรวงพลังงานมหาวิทยาลัยเทเนสซีแล้วก็มหาวิทยาลัย Texas A&M ได้แสดงเครื่องไม้เครื่องมือที่ได้รับแรงผลักดันทางชีวภาพซึ่งจะช่วยรีบทางไปสู่การผลิตสารนิวโรมอร์ฟิคหรือคอมพิวเตอร์

ผลลัพธ์ที่เผยแพร่ใน Nature Communications รายงานตัวสิ่งแรกของ “memcapacitor” ที่ใช้ไขมันซึ่งเป็นองค์ประกอบหน่วยเก็บประจุที่มีหน่วยความจำซึ่งประมวลผลข้อมูลเหมือนกันกับวิธีการทำประสาทในสมอง การศึกษาและทำการค้นพบของพวกเขาสามารถรองรับการเกิดขึ้นของโครงข่ายคอมพิวเตอร์ที่สร้างแบบจำลองทางด้านชีววิทยาสำหรับวิธีการทางประสาทสัมผัสในการทำความเข้าใจของเครื่อง

จุดมุ่งหมายของพวกเราคือการพัฒนาสิ่งของและส่วนประกอบการคำนวณที่ใช้งานได้เช่น synapses ทางชีวภาพและก็เซลล์ประสาท – ด้วยการเชื่อมต่อระหว่างกันและความยืดหยุ่นที่กว้าง – เพื่อเปิดใช้งานระบบอิสระสถานที่ทำงานต่างจากเครื่องใช้ไม้สอยประมวลผลในตอนนี้ นักวิจัยหลังปริญญาเอกเมื่อเร็วๆนี้ที่ศูนย์วิทยาศาสตร์อุปกรณ์นาโนของ ORNL, ที่ทำการผู้ใช้วิทยาศาสตร์ของ DOE และก็ผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านวิศวกรรมเครื่องกลที่ Penn State

กรรมวิธีการใหม่ใช้วัสดุที่อ่อนนุ่มเพื่อเอาอย่างไบโอเมมเบรนและจำลองแนวทางที่เซลล์ประสาทสื่อสารกับคนอื่นๆ

กลุ่มได้ออกแบบเยื่อหุ้มเซลล์ประดิษฐ์ซึ่งเกิดขึ้นที่ส่วนต่อประสานของหยดน้ำเคลือบสองชั้นในน้ำมันเพื่อสำรวจคุณสมบัติทางไดนามิกและก็อิเล็คโทรโฟนิกส์ของวัสดุ ที่แรงกดดันกระแสไฟฟ้าที่ใช้ประจุจะสร้างประจุทั้งคู่ด้านของเมมเบรนเป็นพลังงานที่เก็บไว้ซึ่งคล้ายกับแนวทางที่ตัวเก็บประจุดำเนินงานในวงจรไฟฟ้าแบบดั้งเดิม

แม้กระนั้นต่างจากตัวเก็บประจุธรรมดา memcapacitor สามารถ จดจำ” แรงดันไฟฟ้าที่ใช้ก่อนหน้าที่ผ่านมาและก็ – รูปร่าง – กรรมวิธีการประมวลผลข้อมูล เมมเบรนสังเคราะห์เปลี่ยนแปลงพื้นที่ผิวและก็ความครึ้มขึ้นกับกิจกรรมไฟฟ้า เยื่อหุ้มห่อเซลล์แบบปรับได้กลุ่มนี้สามารถปรับให้เป็นตัวกรองแบบปรับพฤติกรรมสำหรับสัญญาณชีฟิสิกส์แล้วก็วิชาชีวเคมีเฉพาะ

“ 
ฟังก์ชั่นใหม่เปิดลู่ทางสำหรับเพื่อการประเมินผลสัญญาณแบบไม่ใช่ดิจิตอลแล้วก็การเรียนรู้ของเครื่องที่เลียนแบบตามธรรมชาติ” Pat Collier ของ ORNL นักวิทยาศาสตร์การศึกษาเรียนรู้ของเจ้าหน้าที่ CNMS กล่าว

คุณลักษณะที่แตกต่างของคอมพิวเตอร์ดิจิตอลทั้งผองเป็นการแยกการประมวลผลและหน่วยความจำ ข้อมูลจะถูกถ่ายโอนไปๆมาๆจากฮาร์ดไดรฟ์รวมทั้งตัวประมวลผลกึ่งกลางสร้างคอขวดโดยธรรมชาติในสถาปัตยกรรมไม่ว่าอุปกรณ์จะเล็กหรือเร็วแค่ไหน

Neuromorphic computing 
ซึ่งจำลองตามระบบประสาทใช้สถาปัตยกรรมที่ไม่เหมือนกันอย่างมากในหน่วยความจำแล้วก็การประมวลผลสัญญาณที่อยู่ด้วยกันในส่วนประกอบหน่วยความจำ – memristors, memcapacitors แล้วก็ meminductors

“memelements” 
กลุ่มนี้ประกอบขึ้นเป็นฮาร์ดแวร์ synaptic ของระบบที่เลียนแบบการประมวลผลข้อมูลธรรมชาติการศึกษาและหน่วยความจำ

ระบบที่วางแบบด้วย memelements มีข้อดีในด้านความยืดหยุ่นรวมทั้งการใช้พลังงานต่ำ แต่เป้าหมายที่ตามที่เป็นจริงคือการสร้างโอกาสใหม่ให้กับปัญญาประดิษฐ์ Collier กล่าว

การสัมผัสลงในวิชาชีววิทยาสามารถกระตุ้นให้เกิดความน่าจะเป็นสำหรับในการคำนวณใหม่โดยเฉพาะอย่างยิ่งในส่วนของ “edge computing” ตัวอย่างเช่นเทคโนโลยีที่ใส่ได้และเทคโนโลยีฝังตัวที่ไม่ได้เชื่อมต่อกับระบบลาวด์ แต่ว่าทำตกลงใจแบบในทันทีบนเบื้องต้นของ