Forscher am MIT haben programmierbare Transistoren entwickelt
Der Arbeitsmechanismus des Geräts istelektrochemischer Einbau eines winzigen Ions, eines Protons, in ein isolierendes Oxid, um dessen elektronische Leitfähigkeit zu modulieren, erklären die Autoren. Wissenschaftler nutzten ein starkes elektrisches Feld, um Protonen zu beschleunigen und Ionentransistoren in einen Nanosekunden-Betriebsmodus zu versetzen.
Forscher stellen fest, dass das Geheimnis des NeuenGeräte mit anorganischem Phosphosilikatglas. Es ermöglicht eine ultraschnelle Bewegung von Protonen, da es viele nanometergroße Poren enthält, deren Oberflächen Wege für die Diffusion von Elementarteilchen bieten. Es hält auch sehr starken gepulsten elektrischen Feldern stand.
Aktionspotential in biologischen Zellensteigt und fällt auf einer Zeitskala von Millisekunden, da eine Potentialdifferenz von ungefähr 0,1 Volt durch die Stabilität des Wassers begrenzt ist. Bei unserer Arbeit legen wir bis zu 10 Volt durch eine spezielle, nanodicke Hartglasfolie, die Protonen leitet, ohne sie zu beschädigen. Und je stärker das Feld, desto schneller arbeiten die Ionengeräte.
Yu Li, Professor am Massachusetts Institute of Technology und Co-Autor der Arbeit
Im menschlichen Gehirn erfolgt das Lernen durchStärkung und Schwächung von Verbindungen zwischen Synapsen. Tiefe neuronale Netze verwenden eine ähnliche Strategie, wenn die Gewichte der Knoten (Neuronen) mit Lernalgorithmen programmiert werden. Bei der Verwendung von Prozessoren sorgt das Erhöhen und Verringern der elektrischen Leitfähigkeit von Protonenwiderständen für analoges maschinelles Lernen.
Die Leitfähigkeit wird durch die Bewegung von Protonen gesteuert.Um die Leitfähigkeit zu erhöhen, werden mehr Protonen in den Kanal im Widerstand geschoben, und um die Leitfähigkeit zu verringern, werden Protonen ausgestoßen. Dies wird durch die Verwendung eines Elektrolyten (ähnlich einer Batterie) erreicht, der Protonen leitet, aber Elektronen blockiert. Die Erhöhung der Geschwindigkeit von Protonen beschleunigt den Prozess des maschinellen Lernens erheblich.
Titelbild: Künstlerische Darstellung eines protonenprogrammierbaren Widerstands. Quelle: Ella Maru Studio, Murat Onen, MIT
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