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Nature新加坡国立大学研制出一种激发大脑记忆的装置

  今天的许多电子设备都依赖于半导体逻辑电路,该电路基于硬线连接的开关来执行预定的逻辑功能。新加坡国立大学(NUS)的物理学家与一个国际研究小组共同开发了一种新型的分子记忆电阻,或称电子存储设备,它具有非凡的存储可重构性。
  与硬连线的标准电路不同,分子器件可以使用电压重新配置,以嵌入不同的计算任务。这种节能的新技术能够提高计算能力和速度,有可能用于边缘计算,以及电力资源有限的手持设备和应用程序。
  "这项工作是我们在设计低能耗计算方面的重大突破。领导这项研究的新加坡国立大学物理系副教授Ariando说:"在单个元素中使用多个开关的想法从大脑的工作方式中获得了灵感,并从根本上重新构想了逻辑电路的设计策略。"
  Brain-inspired技术
  这一新发现有助于边缘计算的发展,作为一种复杂的内存计算方法,可以克服von Neumann瓶颈,即许多数字技术中由于内存存储与设备处理器的物理分离而导致的计算处理延迟。这种新的分子器件也有可能有助于设计具有更高计算能力和速度的下一代处理芯片。
  与人类大脑连接的灵活性和适应性类似,我们的记忆设备可以通过简单地改变施加的电压,在不同的计算任务中动态地重新配置。此外,就像神经细胞存储记忆一样,同样的设备也可以保留信息,以便将来提取和处理。
  概念化和分子设计系统属于苯偶氮吡啶的化学家庭,有一个中心金属原子会被称为配体的有机分子。"这些分子就像电子海绵,可以提供多达6个电子转移,从而产生5种不同的分子状态。这些状态之间的相互连接是设备可重构性背后的关键,"Sreebrata Goswami博士解释道。
  Sreetosh Goswami博士创造了一个微型电路,它由一层40纳米的分子膜组成,夹在一层金的顶层和一层金和铟锡氧化物的底层之间。他观察到一个前所未有的电流电压分布施加一个负电压的设备。与传统的金属氧化物记忆电阻器不同,这些有机分子器件可以在几个离散的连续电压下在开关状态之间切换。
  利用一种叫做拉曼光谱的成像技术,观察到有机分子振动运动中的光谱特征,从而解释多重跃迁。Sreebrata Goswami博士解释说:"清除负压触发了分子上的配体经历一系列的还原,或电子获得,从而导致分子在开关态和开启态之间转换。"
  研究人员使用带有"如果-然后-其他"语句的决策树算法来描述分子的行为,与使用基于基本物理方程的传统方法相比,该算法被用于多个计算机程序的编码,特别是数字游戏。
  节能设备的新可能性
  在他们研究的基础上,该团队使用分子存储设备来运行程序,以完成不同的现实世界的计算任务。作为概念验证,该团队展示了他们的技术可以在一个步骤中完成复杂的计算,并可以重新编程,在下一个瞬间执行另一项任务。一个单独的分子存储设备可以执行与数千个晶体管相同的计算功能,使该技术成为一种更强大、更节能的存储选择。
  "这项技术可能首先应用于手持设备,比如手机和传感器,以及其他电力有限的应用。"
  该团队正在构建新的电子设备,结合他们的创新,并与合作者合作,进行与现有技术相关的模拟和基准测试。
  参考文献:DOI 10.1038 / s41586 - 021 - 03748 - 0

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