Aju funktsioon, mida osaliselt nanomaterjalid kordavad

How to Stay Out of Debt: Warren Buffett - Financial Future of American Youth (1999) (Aprill 2019).

Anonim

Aju vajab üllatavalt väikest energiat, et kohaneda keskkondadega õppida, teha mitmetähenduslikke tunnustusi, neil on kõrge tunnustamisvõime ja intelligentsus ning täita keerulist infotöötlust.

Neural-ahelate kaks peamist omadust on "sünapsiõppe õppimisvõime" ja "närviimpulsioonid või naelad". Kuna ajuteadus areneb, on ajude struktuur järk-järgult selgitatud, kuid see on liiga keeruline täielikult jäljendada. Teadlased on püüdnud ajutalitlusi kopeerida, kasutades lihtsaid neuromorfseid ahelaid ja seadmeid, mis jäljendavad aju mehhanismide osa.

Neuromorfsete kiipide väljatöötamisel aju struktuuri ja funktsiooni jäljendavate ahelate kunstlikuks replikatsiooniks ei ole veel täielikult ära kasutatud spontaansete naelte genereerimise ja edastamise funktsioone, mis jäljendavad närviimpulsse (naelu).

Kyushu Tehnoloogiainstituudi ja Osaka Ülikooli teadlaste ühine rühmitus õppis juhusliku aatomi jõu mikroskoopia (C-AFM) abil ühekordse süsiniku nanotoruga (SWNT) imendunud molekulide ja osakeste ristsidete juhtimist ja leidis, et negatiivne diferentsiaalne takistus tekkis SWNT-is absorbeeritud polüoksometlaadi (POM) molekulides. See viitab sellele, et molekulaarsetes ühendustes esineb ebastabiilne dünaamiline mittetasakaaluv seisund.

Lisaks sellele loonud teadlased äärmiselt tihedad, juhuslikud SWNT / POM-võrgu molekulaarsed neuro-morfilised seadmed, mis tekitavad neuronite närviimpulssidega sarnaseid spontaanseid naari (joonis 1).

POM koosneb metalli aatomitest ja hapniku aatomitest, et moodustada kolmemõõtmeline raamistik. (Joonis 2) Erinevalt tavapärasest orgaanilisest molekulist võib POM ladustada lahtreid ühes molekulis. Selles uuringus arvatakse, et võrgus tekkinud negatiivne diferentsiaal-resistentsus ja pinge tekitamine on tingitud võrgu molekulaarsete sidemete ebavõrdse laengu dünaamikast.

Seega viis Megumi Akai-Kasaya juhitud ühine uurimisrühm läbi POM-i molekulidega komplekteeritud juhusliku molekulaarse võrgumudeli simulatsiooni, mis suudab salvestada elektrilisi laineid, mis pärinevad randomiseeritud molekulaarsest võrgust. (Joonis 3 vasakul) Samuti näitasid nad, et see molekulaarne mudel muutuks väga tõenäoliselt reservuaari arvutusseadmete komponendiks. Veehoidlate arvutamist oodatakse järgmise põlvkonna tehisintellektiga (AI). (Joonis 3). Nende uurimistulemused avaldati Nature Communications'is.

"Meie uuringu tähtsus on see, et osa ajufunktsioonist kopeeriti nano-molekulaarsete materjalidega. Näitasime võimalust, et juhuslik molekulaarne võrk võib iseenesest muutuda neuromorfseks AI-na, " ütleb juhtiv autor Hirofumi Tanaka.

Eeldatakse, et selle grupi saavutused annavad suure panuse tuleviku neuromorfiliste seadmete väljatöötamisse.

menu
menu