エンジニアは、脳のシナプスよりも 10,000 倍高速なトランジスタを作成します

MITの研究者がプログラム可能なトランジスタを開発

1万で働く脳のシナプスよりも何倍も速い。アナログ機械学習に使用されるテクノロジーは、データ処理速度が速いだけでなく、エネルギー効率も優れています。

デバイスの動作メカニズムは次のとおりです。小さなイオンであるプロトンを電気化学的に絶縁性酸化物に取り込み、その電子伝導性を調節する、と著者らは説明している。科学者たちは、強力な電界を使用して陽子を加速し、イオン トランジスタをナノ秒モードで動作させました。

研究者たちは、新しいものの秘密に注目しています。無機リンケイ酸ガラスを使用したデバイス。ナノメートルサイズの細孔が多数含まれており、その表面が素粒子の拡散経路となるため、陽子の超高速移動が可能になります。非常に強いパルス電界にも耐えることができます。 

生体細胞における活動電位約 0.1 ボルトの電位差は水の安定性によって制限されるため、ミリ秒単位で上昇および下降します。私たちの仕事では、プロトンを損傷することなく伝導する特別なナノ厚さの硬質ガラスフィルムを通して、最大 10 ボルトを印加します。電場が強ければ強いほど、イオンデバイスの動作は速くなります。

マサチューセッツ工科大学の教授であり、論文の共著者である Yu Li 氏

人間の脳では、学習は次の方法で行われます。シナプス間の接続の強化と弱体化。ノード (ニューロン) の重みが学習アルゴリズムでプログラムされている場合、ディープ ニューラル ネットワークは同様の戦略を使用します。プロセッサを使用する場合、陽子抵抗器の電気伝導度を増減すると、アナログ機械学習が提供されます。

導電率はプロトンの動きによって制御されます。導電率を高めるには、より多くのプロトンが抵抗器のチャネルに押し込まれ、導電率を下げるには、プロトンが排出されます。これは、プロトンを伝導するが電子をブロックする電解質 (バッテリーに似ています) を使用することによって実現されます。陽子の速度を上げると、機械学習のプロセスが大幅に高速化されます。

表紙画像: 陽子プログラマブル抵抗器の芸術的なイラスト。ソース: エラ マル スタジオ、ムラト オネン、マサチューセッツ工科大学

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