Замена кремния молекулами, меняющими форму

Исследователи демонстрируют молекулярные устройства, которые переключаются между функциями памяти, логики и синапса, обеспечивая адаптивные нейроморфные вычисления непосредственно внутри электронных материалов.





Поскольку вычислительные системы выходят за пределы возможностей кремния, исследователи ищут материалы, которые могут делать больше, чем просто хранить и обрабатывать данные.Молекулярная электроника когда-то обещала сверхкомпактные устройства, но поведение молекул в реальном мире оказалось непредсказуемым.Параллельно нейроморфные вычисления направлены на создание оборудования, способного обучаться и адаптироваться, как мозг.Однако большинство существующих платформ основаны на жестких материалах, которые лишь имитируют обучение посредством сложных схем.


Чтобы устранить этот пробел, исследователи из Индийского института науки продемонстрировали новый способ кодирования адаптивного интеллекта непосредственно в молекулярной материи.Команда под руководством Шритоша Госвами из Центра нанонауки и инженерии разработала молекулярные устройства, функции которых можно изменять по требованию.Одно устройство может действовать как память, логика, аналоговый процессор, селектор или электронный синапс, в зависимости от того, как оно стимулируется.

Адаптивность достигается благодаря химическому дизайну.Исследователи синтезировали 17 молекулярных комплексов на основе рутения и показали, что крошечные изменения в молекулярной структуре и окружающих ионах сильно влияют на движение электронов.Настраивая эту химию, одно и то же устройство может переключаться между цифровым и аналоговым поведением в широком диапазоне состояний проводимости.

Чтобы объяснить такое поведение, команда разработала теоретическую основу, сочетающую квантовую химию и физику тела.Модель показывает, как транспорт электронов, молекулярное окисление и восстановление, а также перегруппировка ионов вместе определяют динамику и стабильность переключения.Это позволяет прогнозировать функцию устройства на основе молекулярной структуры.Этот подход объединяет память и вычисления в одном и том же материале, открывая путь к нейроморфному оборудованию, в котором обучение встроено в саму материю.


К основным особенностям исследования относятся:

Химически разработанные молекулярные устройства с адаптивным поведением
Несколько функций, закодированных в одном устройстве
Единая память и вычисления в одном материале
Прогнозирующая теория, связывающая молекулярную структуру с функцией
Шрибрата Госвами, приглашенный научный сотрудник CeNSE и соавтор исследования, который руководил химическим дизайном, говорит: "Редко можно увидеть адаптируемость на этом уровне в электронных материалах. Здесь химический дизайн встречается с вычислениями не как аналогия, а как рабочий принцип".