Исследователи создали молекулярные устройства, которые могут мгновенно менять свою электронную роль, выступая в качестве памяти, логических элементов или даже искусственных синапсов. Разработав адаптируемую химическую систему на молекулярном уровне, они приблизили вычислительные процессы к тому, как на самом деле работает мозг. Источник: SciTechDaily.com

Крошечные молекулы, способные думать, запоминать и обучаться, могут стать недостающим звеном между электроникой и мозгом.

Более полувека исследователи искали способы отказаться от кремния и создать электронику на основе молекул. Идея казалась простой и красивой, но реальные устройства оказались сложными. Внутри работающего компонента молекулы ведут себя не как аккуратные изолированные элементы из учебника. Вместо этого они образуют плотные интерактивные сети, в которых перемещаются электроны, меняют положение ионы, со временем меняются интерфейсы, и даже малейшие различия в структуре могут вызывать сильно нелинейное поведение. Потенциал был впечатляющим, но надёжное прогнозирование и контроль работы молекулярных устройств оставались недостижимыми.

Параллельно с этим нейроморфные вычисления преследовали схожую цель. Нейроморфные вычисления — аппаратное обеспечение, созданное по образу и подобию мозга, — направлены на поиск материала, который мог бы хранить информацию, выполнять вычисления и адаптироваться в рамках одного и того же физического вещества, причём всё это в режиме реального времени. Однако ведущие на сегодняшний день подходы, часто основанные на оксидных материалах и нитевидных переключателях, по-прежнему представляют собой тщательно спроектированные системы, имитирующие обучение, а не материалы, в физическом поведении которых естественным образом заложено обучение.

Новое исследование Индийского научного института объединяет две проблемы

Новое исследование Индийского научного института (IISc) предполагает, что эти две давние проблемы могут быть решены одним способом.

Работая на стыке химии, физики и электротехники, группа под руководством Сритоша Госвами, доцента Центра нанонауки и инженерии (CeNSE), создала крошечные молекулярные устройства, которые можно настраивать для выполнения самых разных функций. В зависимости от того, как стимулировать устройство, оно может функционировать как элемент памяти, логический элемент, селектор, аналоговый процессор или электронный синапс. «Адаптивность на таком уровне редко встречается в электронных материалах», — говорит Сритош Госвами. «Здесь химический дизайн встречается с вычислениями не как аналогия, а как рабочий принцип».

Настройка устройства. Источник: CeNSE, IISc

Химия рутения обеспечивает изменение формы

Такая гибкость обусловлена химическими процессами, используемыми для создания и настройки устройств. Исследователи создали 17 тщательно разработанных комплексов рутения, а затем изучили, как небольшие изменения в форме молекул и окружающей ионной среде влияют на поведение электронов. Регулируя расположение лигандов и ионов вокруг молекул рутения, команда показала, что одно устройство может демонстрировать множество видов динамических реакций. Например, оно может переключаться между цифровым и аналоговым поведением в широком диапазоне значений проводимости.

Молекулярный синтез был проведён Прадипом Гошем, стипендиатом Рамануджана, и Санти Прасадом Ратом, бывшим аспирантом CeNSE. Изготовлением устройства руководила Паллави Гаур, первый автор и аспирантка CeNSE. «Меня удивило, насколько универсальной может быть одна и та же система, — говорит Гаур. — При правильной молекулярной химии и среде одно устройство может хранить информацию, выполнять с ней вычисления или даже обучаться и отучаться от обучения. Такого не ожидаешь от твердотельной электроники».

Теория, предсказывающая функции на основе молекулярной структуры

Чтобы объяснить, почему устройства могут вести себя таким образом, потребовалось то, чего часто не хватало молекулярной электронике: прочная теоретическая база. Команда создала транспортную систему, основанную на многочастичной физике и квантовой химии, которая может предсказывать функции устройств на основе молекулярной структуры. Используя этот подход, они проследили за тем, как электроны перемещаются по молекулярной плёнке, как отдельные молекулы подвергаются окислению и восстановлению и как противоионы перемещаются внутри молекулярной матрицы. В совокупности эти процессы определяют поведение при переключении и релаксации, а также стабильность каждого молекулярного состояния.

На пути к нейроморфному оборудованию, способному к обучению

Ключевой вывод заключается в том, что адаптивность этих комплексов позволяет объединить память и вычислительные мощности в одном материале. Это открывает путь к нейроморфному оборудованию, в котором обучение может быть закодировано в самом материале. Команда уже работает над размещением этих материалов на кремниевых чипах с целью создания в будущем энергоэффективного и интеллектуального оборудования для ИИ.

«Эта работа показывает, что химия может быть не только поставщиком вычислительных ресурсов, но и их архитектором», — говорит Шрибрата Госвами, приглашённый научный сотрудник CeNSE и соавтор исследования, который руководил разработкой химических соединений.