İnsan beyninin rüyasını oksitle özelleştirin
Özel beyin
Junsheng Sinapsı
Sinirleri kapatmaya cesaret edin
İyon Dolaşan Üç Nanometre
Ge Chen bir insan dünyası yaratmalı
0. Düzenleme
Doğa bilimlerinde fizik, kimya ve malzeme bilimini içeren sözde malzeme bilimi, muhtemelen ana konsepte sahiptir: Yapı performansı belirler ! Bu nedenle, malzeme biliminin temel çağrışımı " Yapı-performans ilişkisi "İnsan kullanımı için iyi malzemeler yaratmak. Hepimizin bildiği gibi, uzun öğrenme ve" yapı-performans ilişkisini "çözme tarihinde, bir yandan bilim adamları bu ilişkiyi keşifle, inşa ederek ve bilgi birikimiyle ortaya koydu; diğer yandan, Bilim insanları bir yandan küstahlıklarını ve özgüvenlerini bir kenara bırakıp doğadan öğrenmek için inisiyatif alabilir ve sonuçta sözde biyoniklerin doğması ve gelişmesidir.
No. 2014 143 Scientific American bir zamanlar bir makale yayınladı (Scientific American No. 143, 2014;). Makale, Bay Chen Baiyu ve Liu Guanlin tarafından derlendi ve biyoniklerin temel bilgi noktalarına işaret etti:
(1) Biyolojik materyallerin benzersiz özelliklerini inceleyerek, yapısal köklerini tersine çevirerek ve sonra bu yapıyı taklit ederek biyolojik yapıyı hedef alarak;
(2) Kendi kendine montaj, çok seviyeli yapı, dış müdahale ve hizmet etkileri dahil olmak üzere biyolojik malzemelerin zengin yapısal özelliklerini öğrenin;
(3) Son olarak, malzeme bilimi tarafından kullanılan biyonik bilgisinden doğum nesnelerinin "yapı-performans ilişkisini" özetleyin.
Şekil 1. Biyoniklerin hayali ve gerçekliği. (Solda) Bir böceğin biyonik olmasına giden yol, şu anda kabaca görünse de, hala çok uzun. (Sağda) Belirli bir amaç için bir manipülatör!
(Sol) http: //tupian.baike .com /
(Sağ) http: // www .zzss.org / haberler / 2 141 6.html
Biyoloji uzun bir süre içinde gelişti ve oluşan yapı, belirli bir yaşam ortamına uyum sağlama zirvesine ulaşmış olabilir.Bu, bilim insanlarının alçakgönüllülükle öğrenmesinin ana motivasyonudur. Bilim adamları kendi dillerinden öğrenirler ve biyolojik yapıların tasarımını, malzeme seçimini, hazırlığını, yapı optimizasyonunu ve işlev optimizasyonunu öğrenmek ve taklit etmek için çeşitli yollar denerler. Şekil 1, aydınlatıcı rüyalar ve gerçeklik olmak üzere iki örneği göstermektedir. Bu onlardan biri.
Biyolojik yapı evriminin sonucu mutlaka mükemmel bir yapı değildir. Genel olarak konuşursak, her biyomateryal yapının eksiklikleri vardır. Bir yandan biyolojik çevrenin nispeten yumuşak olması, diğer yandan da sadece belirli ihtiyaçlara uyum sağlamak için evrimden kaynaklanmasıdır. Bu nedenle, biyolojik materyallerin taklidi "derece" ve "özellik" problemlerine sahip olabilir. Bu ikinci.
Batılı bilim adamları, biyolojik yapının ve işlevinin ayrıntılarını yüzlerce yıl önce kaydetmiş olsalar da, bilim adamları son birkaç on yılda bilim kurgu filmleri "Impossible Mission" ve Örümcek Adam'da biyolojik materyallerin yoğun kullanımının hayal gücü ve abartılı hali. Biyoniklerin büyük ölçekli başarılarına dair pek çok örnek olmadığı doğrudur, ancak her örnek sihir ve yanılsamayla doludur, bu da bilim adamlarını hem heyecanlandırır hem de hüsrana uğratır! Heyecanlı çünkü insanlar sonunda biyolojik malzemeler yaratabilir Bir iki Hayal kırıklığı, insanların aşağılık olduklarını fark etmelerinden kaynaklanıyor.
Durum böyle değil, bilim adamlarının çabaları ne kadar hüsrana uğrarsa ve ne kadar güçlüyse, o kadar çok biyonik kuantum işlevsel malzemeler alanına girmiştir. Sonuç olarak, yapay zeka ve beyin malzemeleri gibi hayranlık uyandıran yeni son teknoloji yönler doğdu.
İşte buzdağlarından biri. Bu makalede, Çin Bilimler Akademisi Fizik Enstitüsü'nden Profesör Jin Kuijuan ve akademisyen Yang Guozhen'den Profesör Ge Chen, ekibin biyonik insan beyni yapısal birimlerinin nasıl olduğunu açıklığa kavuşturmak için kendi bakış açısını kullandı. Sinaps İnsan beyninin bilgi işleme ve hesaplama yeteneklerini öğrenmek amacıyla. Açıkçası, bu tutku ve umut dolu ama aynı zamanda dikenler ve zorluklarla da dolu bir yön. iyi şanslar!
1. Biyonik insan beyninin hayali
Pek çok çılgın karakterin yaşadığı bu dünyada, biyonik insan beyni yeni bir fikir değil. 1950'lerde, içine kapanık ve içine kapanık Alan Turing, evet, bilgisayar bilimi ve yapay zekanın babası olarak bilinen İngiliz matematik akademisyeni bir makale yayınladı: "Hesaplama Makineleri ve Zeka" (Hesaplama Makineleri ve Zeka) ). Makale, düşündürücü bir soruyu gündeme getiriyor: "Makineler düşünüyor mu?"
Bu soru, yapay zekanın keşfini (yani insan beynini taklit etmeyi) açtı. Bugün yapay zeka dünya haline geldi Dikkat Bilimin sınırı. AlphaGo, koşuşturmacada insansız sürüş, yüz tanıma vb. Birincil ürünler olarak kabul edilir, ancak yapay zeka ile ilgili yeni şeylerin hayatımıza girmesine ve yaşam tarzımızı ve yaşam kalitemizi değiştirmesine izin verdiler. Tüm bu yeni şeyler elektronik bilgisayarın özüne dayanıyor. Mevcut bilgisayar sistemi temel olarak, merkezi işlem biriminin depolama biriminden sık sık veri okuması ve ardından hesaplamaları gerçekleştirmesi gereken bilgi işlem ve depolamayı ayıran von Neumann mimarisine dayanmaktadır. Bu veri okuma işlemi çok fazla zaman ve güç tüketimi gerektirir, bu da çok büyük güç tüketimi ve zor ısı dağılımı gibi bir dizi soruna yol açar.
Kaba bir tahmin olarak, bir kişisel bilgisayarın güç tüketimi yaklaşık 200 ~ 300 W, bir GPU sunucusunun güç tüketimi en az 2000 W ve ünlü AlphaGo sistem güç tüketimi 10 MW'a ulaşıyor. Buna karşılık, insan beyninin güç tüketimi, eğer insan beyni gerçekten bir bilgisayar ise, gezegendeki en verimli bilgi işlem sistemi olan sadece 20 W'tır.
Açıktır ki, insan beyni biyoniği, yani insan beyninin çalışma şeklini taklit ederek yeni bir bilgisayar mimarisi inşa etmek, yüksek performanslı hesaplamayı gerçekleştirmek için oldukça potansiyel bir çözümdür. Bu, bilim insanları tarafından takip edilen dış itici güçtür.
İç açıdan bakıldığında, insan beyni, insan sinir sisteminin en önemli parçasıdır. Hafıza, unutma, öğrenme ve karar verme işlevlerinin tümü beynin sinir ağında gerçekleştirilir. Bu nedenle, biyonik insan beyni, doğal ve makul olan biyonik sinir ağından başlar. Bununla birlikte, sinirler mutlaka fiziksel bir şey değildir, en azından fiziksel insanların gurur duyduğu yarı iletkenlerden, entegre devrelerden ve diğer mikroelektronik ürünlerden çok daha karmaşıktır. Nörolojik araştırmalar, sinir ağlarının, sinapslarla bağlanan (yaklaşık 1015) şaşırtıcı sayıda nörondan (yaklaşık 1011) oluştuğunu göstermektedir. Yukarıdan aşağıya, sinir ağları, nöronlar ve sinapslar çok katmanlı bir sinir sistemi oluşturur. Şekil 2 (solda), yukarıdan aşağıya bu üç hiyerarşik yapıya karşılık gelir. Nöronlar, aralarında dendritlerin kullanıldığı somatik hücreler, aksonlar ve dendritlerden oluşur. teslim almak giriş sinyal Aksonlar kullanılır göndermek Çıktı sinyal Ve sinaps, bir presinaptik nöronun akson terminali ve başka bir postsinaptik nöronun dendritleridir. bağ nokta. Sinaptik bilgi iletimi için nöronların yüzeyindeki ayırıcı zarda bulunan küçük delikler kullanılır. iyon koridor. Dış uyaran altında, bu kanal hücre sinyalleri aracılığıyla Ca2 + ve K + plazmalarının konsantrasyonundaki farkı oluşturur ve ön ve arka sinapslarda iletimini tamamlamak için vezikülleri kullanır, nöronlarda elektriksel aktiviteyi indükler ve ardından bilgi hafızasını ve işlemeyi gerçekleştirir.
Şekil 2. İnsan beyni ile beyin benzeri çipin karşılaştırılması. Sinir ağı, nöronlar ve sinapslar yukarıdan aşağıya insan beyninin çok seviyeli sistemini oluşturur (solda). Yukarıdan aşağıya yapay sinir ağları, yapay nöronlar ve yapay sinapslar beyin benzeri bir sistem oluşturur (sağda). Buna karşılık, insan beyni beyinlerle aynı kurallara ve derecelere sahip görünmüyor, ancak bu kural ve derece kaybı, insan beyninin mükemmel bir şekilde kopyalanmasının zorluğunun anahtarı olabilir, kim bilir!
Bu insan beyninin çalışma mekanizmasının doğru olduğunu varsayarsak, bu mekanizmanın ilhamına dayanarak ve Dikkat Yukarıda tanımlanan anahtar terimlerle, sözde beyin benzeri çipin ne olduğunu anlayabiliriz. Beyin benzeri çipler, insan beynindeki nöronlar ve sinapslar gibi temel işlevleri simüle etmek için nöromorfik cihazları kullanır ve daha sonra bu nöromorfik cihazları yapay bir "beynin" karmaşık işlevlerini gerçekleştirmek için yapay sinir ağlarına bağlar. Bu girişimler ve sonuçlar, fakir dağlardan ve kötü sulardan, sevinçlerden ve üzüntülerden geçmelerine rağmen, yapay zeka uygulamaları için bazı donanım temellerini attı.
Şekil 2'de (sağda) gösterildiği gibi ayrıntılı olarak analiz edip tartışırsanız: beyin benzeri çipin yapısı üç seviyeye ayrılabilir. En yüksek seviyedeki yapay sinir ağı sistemi, genellikle oldukça entegre bir çapraz çubuk yapısından oluşur. Orta düzeyde, yapay sinir ağlarının temel birimleri nöromorfik cihazlardır (yapay nöronlar ve sinapslar). Alt seviyede, fonksiyonel malzeme katmanı, biyolojik sinapsların iyon kanallarını simüle etmek için dış alan tarafından kontrol edilir.
Burada görüyoruz " Fonksiyonel Malzemeler "Malzeme bilimi ve yoğun madde fiziği için kullanılan bu terim, insan beyninin büyülü zeka merkezi ile bağlantılı olduğu odaya o kadar sarılmış durumda. Fizikçi, bu amaca ulaşmak için, seçilen işlevsel malzemelerin fiziksel özelliklerinin dışarıda olması gerektiğini söyledi. Kontrol edilebilir çok durumlu değişiklikler, alan kontrolü altında meydana gelebilir.Fonksiyonel oksit malzemeler üzerinde çalışan tüm fizikçiler, yaşamın değişimleri gibi, bu tür özelliklere sahip fonksiyonel materyallerin her yerde olduğunu hemen anlar.
Görünüşe göre Broad Avenue'de yürüyoruz. Bir yandan, bu bizi insan beyninin bundan başka bir şey olmadığına inandırıyor; diğer yandan da uçucu olmayan ve enerji tüketimi düşük olan bu yüksek performanslı yapay sinaptik cihazların beyin benzeri yongaların araştırılmasının temeli ve anahtarı olacağına kesin olarak inanmamızı sağlıyor.
Şekil 3. Biyolojik sinapslar arasındaki iyon göçü bilgi aktarımının anahtarıdır (solda). Fonksiyonel iyonları enjekte ederek / çıkararak çalışan bir elektrolit sinaptik transistör, biyolojik bir sinapsa benzer (sağda).
2. Elektrolit transistör
Peki, sözde yüksek performanslı yapay sinaptik cihazlar nasıl yapılabilir?
Yıllarca savurup döndükten sonra, artık en basit cihazın elektrolit transistörü olması gerektiği açıktır. Geometrik yapısı, bir transistör üç terminalli cihaza kabaca benzer ve çalışma prensibi, kanal iletkenliğini düzenlemek için bir dış alan altında hareket etmek için elektrolit geçit katmanının fonksiyonel iyonlarını (H +, Li +, Na +, O2-, vb.) Kullanmaya dayanır. Burada, iletkenlikteki değişiklik, işlev gerçekleştirmenin temel göstergesidir, ancak biyolojik sinirlerin yalnızca kanal iletkenliğindeki değişikliklere bağlı olup olmadığından emin olamayabiliriz. Bununla birlikte, dirençli rastgele erişim belleğine (RRAM), faz değişim belleğine (PCRAM), manyetik belleğe (MRAM), ferroelektrik belleğe (FeRAM), vb. Dayalı transistör benzeri cihazlarla karşılaştırıldığında, elektrolit transistörünün çalışma modu olduğu görülebilir. Biyolojik sinapslar, en benzer olanlardır (Şekil 4'te gösterildiği gibi) ve sinaptik biyonik cihazların incelenmesi için doğal bir seçimdir.
Yapısal bakış açısından, elektrolit transistörünün kapısı presinaptik membrana karşılık gelir, kanal postsinaptik membrana karşılık gelir ve kanal iletkenliği sinaptik ağırlığa karşılık gelir. Harici bir elektrik alanının etkisi altında, fonksiyonel iyon arayüzündeki yer değiştirme, nörotransmiter salımına yanıt olarak biyosinaptik aksiyon potansiyeli geliştirme sürecine karşılık gelebilir. Sinaptik fonksiyon simülasyonu açısından, elektrolit geçit transistörlerinin benzersiz avantajları vardır: harici sinyalleri aynı anda alıp okuyabilir ve birden çok kapıdan sinyalleri birlikte elde edebilir, böylece dinamik uzay-zaman etkilerinin ölçümünü gerçekleştirebilir. Bu özellikler, iki terminalli cihazlarla tam olarak elde edilememektedir.Başlıca nedeni, sinyal yazma ve okumanın, teorik olarak ultra düşük enerji tüketimi ve yüksek entegrasyon sağlayabilen üç terminalli cihazlarda ayrılmasıdır.
Şekil 4. WO3 taşıma mekanizmasının elektrolit düzenlemesi şematik bir diyagramdır: kapı voltajı suyun ayrışma potansiyelinden daha düşük olduğunda, iyonik sıvı düzenlemesi esas olarak elektrostatik alan etkisinden kaynaklanır ve WO3 kanal iletkenliği, kapı voltajı çıkarıldıktan hemen sonra geri yüklenir. Kapı voltajı suyun ayrışma potansiyelinden daha büyük olduğunda, iyonik sıvı düzenlemesi esas olarak elektrokimyasal etkilerden kaynaklanır ve buna H + eşlik eder. eklemek WO3 filmindeki A bölgesi boşluğu, kapı voltajını çıkardıktan sonra WO3 kanal iletkenliğini hala koruyabilir.
Aslında, geçiş metal elementlerinden oluşan fonksiyonel oksitler, çeşitli fiziksel ve kimyasal özelliklere sahiptir ve ferroelektriklik, manyetizma ve katalitik aktivite gibi zengin fonksiyonlar dahil olmak üzere, yalıtımdan süper iletkenliğe kadar değişen çok sayıda elektronik durum sergiler. . Uzun bir süredir malzeme bilimi, geçiş metal oksitlerini önemli bir araştırma nesnesi olarak görmüştür ve fizikçiler her zaman bu tür malzemelerin kontrol edilebilir dönüşümünü alan etkileri yoluyla çoklu fazlar arasında ayarlamayı ummuşlardır. Yapay zeka materyallerinin ve sinir ağı simülasyonunun yükselişinden bu yana, fonksiyonel oksit materyaller, genel bir trend haline gelen yapay zeka ve beyin benzeri araştırma alanlarına doğru ilerliyor.
Bununla birlikte, geleneksel geçit dielektriği ile elde edilebilen taşıyıcı konsantrasyonunun ayar aralığı, fonksiyonel oksitlerin elektronik faz geçişi için gerekenden iki kat daha düşüktür Bu nedenle, bu tür problemlerde geleneksel kapının rolünün vurgulanması zordur. Şu anda, daha güçlü düzenleme kabiliyetine sahip elektrolitler, bu konudaki yeteneklerini gösterebilirler. Yıllarca süren araştırmalardan sonra, fizikçiler, elektrolit düzenleyici fonksiyonel oksitlerin yalnızca elektriksel çift tabaka tarafından katkılanan yüksek yoğunlukta yüklere bağlı olmadığını, aynı zamanda elektrokimyasal etkilerin neden olduğu iyon değişiminin eşlik ettiğini fark ettiler. Bu iyon değiştirme işlemi, işlevsel oksitlerin, özellikle ilgili elektronik oksitlerin elektriksel ve manyetik özelliklerinin ayarlanmasında çok etkilidir ve birçok yeni temel işlevsel cihazı tasarlamak için kullanılabilir. Bu bağlamda, Tokyo Üniversitesi'nden Profesör Iwasa'nın araştırma grubu ve IBM Araştırma Merkezi'nden Dr. Parkin'in araştırma grubu, elektrolit düzenlemesi yoluyla VO2 filminin tersine çevrilebilir faz geçişini gerçekleştirdi. Sadece tamamen farklı bir mekanizma açıklaması önerdiler: İlki, faz geçişinin elektriksel çift katman tarafından indüklenen yüksek taşıyıcı konsantrasyonundan kaynaklandığını düşünürken, ikincisi, elektrolit / oksit arayüzündeki güçlü elektrik alanın O2 göçünü indüklediğini düşünüyor. İki tanrı arasındaki kavga, bir yandan elektrolit düzenlenmiş oksit filmin karmaşıklığını yansıtıyor.
Elbette, fiziksel mekanizma ne olursa olsun, fiziksel mülkiyet kontrolünün etkisi çok açık ama bu bir gerçek. Tsinghua Üniversitesi'nin Yupu araştırma grubu, oksitteki O2- iyonlarının ve H + iyonlarının interkalasyonunun ve deinterkalasyonunun bağımsız kontrolü yoluyla, SrCoO3-, SrCoO2.5 ve HSrCoO2.5'in fonksiyonel oksitler olan üç fazı arasındaki dönüşümü gerçekleştirdi. Polimorfik fazın elektrik alan kontrolü yeni bir yol açar. Daha sonra Purdue Üniversitesi'nden Ramanathan araştırma grubu, H + iyon değişimi için sulu elektrolit ve perovskit yapılı nikelat SmNiO3 film arayüzünü kullandı, bu da 4 büyüklüğün üzerinde tersine çevrilebilir bir faz değişikliği sağlayabiliyor ve derin denizlere uygulanabileceği söyleniyor. Ortamdaki zayıf elektrik sinyallerinin tespiti.
Yazar, 2015 yılında, elektrolit regülasyonu yoluyla La1-xSrxMnO3 (LSMO) filminin metal yalıtkan dönüşümünü gerçekleştirdi ve elektrolitte su ve oksit film arayüzünde iyon değişiminin önemini ortaya koydu.
Kısacası, elektrolit ile düzenlenen fonksiyonel oksit filmin çok durumlu, uçucu olmayan iletkenliği ve diğer garip özellikleri, fizikçilerin bunu nörosinaptik cihazların keşfine uygulamasına yol açtı.
Şekil 5. WO3 sinaptik transistörün kısa ve uzun menzilli "CAS" grafik hafıza işlemi: Sinaps dizisine "C", "A" ve "S" üç harfini girin. "C" ve "S" yazmak için kullanılan düşük voltaj, kısa süreli belleği temsil eder ve "A" yazmak için kullanılan yüksek voltaj, uzun süreli belleği temsil eder.
3. Sinaptik transistör
Son iki yılda, yazarın ekibi, işlevsel oksit ince film elektrolit sinaptik transistörlerin araştırılmasına adadı. Bu süreç bize pek çok deneyim ve ders bıraktı ve aynı zamanda imparatorluk başkentindeki monoton yaşamımıza heyecan kattı, bu yüzden burada hatırlamaya değer. Bir iki .
İlk olarak, elektrolit transistörlerinin çalışma mekanizmasının net bir şekilde anlaşılması önemlidir.
İlgili cihazların fiziksel mekanizmasını keşfetmek için WO3 epitaksiyel filmi seçmek değerlidir.Nedenleri aşağıdaki gibidir: WO3, A bölgesi eksik olan bir perovskit ABO3 yapısı olarak kabul edilebilir ve yabancı iyonlar için çok fazla alan vardır. WO3, yabancı iyonların eşlik ettiği 5d0 yarı iletken bir malzemedir eklemek Fiziksel özellikleri açıkça değişebilir. WO3 filmini düzenleyen iyonik sıvının fiziksel mekanizmasının uzun vadeli keşfi yoluyla, Şekil 4'te verilen şematik diyagramda gösterildiği gibi bir dizi değerli sonuç elde edebiliriz:
(1) Kapı voltajı suyun ayrışma potansiyelinden daha az olduğunda, iyonik sıvı düzenlemesi esas olarak elektrostatik alan etkisinden kaynaklanır. Kapı voltajı kaldırıldığında, WO3 kanal iletkenliği hemen geri yüklenir. Bu, sinapsların kısa menzilli hafıza sürecini simüle edebilir.
(2) Kapı voltajı suyun ayrışma potansiyelinden daha büyük olduğunda, iyonik sıvı düzenlemesi esas olarak bir elektrokimyasal etkidir. Şu anda, WO3 filminde A-sahası boşluğunda H + ile eklemek , Kapı voltajını çıkardıktan sonra, WO3 kanal iletkenliği hala korunabilir. Bu, sinapsların uzun menzilli hafıza sürecine karşılık gelir.
Yukarıdaki ilkelere dayanarak, sinaptik transistörlerin kısa menzilli plastisitesi, uzun menzilli plastisitesi ve darbe zamanına bağlı plastisitesi sistematik olarak incelenebilir. Sistemin sonucu gerçektir: elektrolit oksit sinaptik transistör aynı anda kısa menzilli (düşük voltaj yazılan "C" ve "S" hızla kaybolur) ve uzun menzilli (yüksek voltaj yazılı "A" uzun vadeli tutma) davranışını simüle edebilir (Şekil 5 ). Bu gözlem, elektrolit ızgaralara dayalı düşük enerjili sinaptik biyonik cihazların tasarımı ve performans iyileştirmesi için referans önemde olmalıdır. Bakın ilgileniyorsanız, lütfen bakın Gelişmiş Mater.30 180 154 8 (2018) İlgili makaleler.
İkinci olarak, sinaptik transistörler için iyi malzemeler bulmak bir problem ve özdür.
Aslında, WO3 sinaptik transistörlerin (~ 10 @ 2 V) açma-kapama oranı yüksek değildir. Bu sorunu aşmak için daha iyi bir malzeme sistemi keşfetmek de gereklidir. İlgili yapay sinaptik cihazları tasarlamak için tipik kuantum materyali VO2'yi kullandım ve biraz deneyim ve deneyime sahibim.
Kuantum malzemesi vanadyum dioksit (VO2), yüksek anahtarlama oranlı sinaptik cihazların tasarlanması için iyi bir seçim sağlayan, oda sıcaklığına yakın bir sıcaklıkta tersine çevrilebilir bir yalıtım-metal faz geçişine sahiptir. Yüksek kaliteli VO2 epitaksiyel ince filmler hazırlamak için lazer moleküler ışın epitaksi teknolojisini kullanmayı denedik ve elektrolit ile düzenlenen H + iyon implantasyonu / ekstraksiyonu sürecinde VO2 kristal yapısının ve elektronik yapının evrimini tanımladık ve iletkenlikte kalıcı bir değişiklik elde ettik (~ 102 @ 2 V) (Şekil 6). H + enjeksiyon konsantrasyonunu ayarlayarak, sinaptik plastisite ve pik zaman plastisitesi gibi biyolojik sinapsların önemli fonksiyonlarını simüle etmek mümkündür. Sinir ağı simülatörünü kullanarak, VO2 transistörlerine dayalı yapay bir sinir ağı da oluşturabilir ve öğrenmelerine izin verebilirsiniz. 60.000 sayfa MNIST standart el yazısı rakamlı resimler, onları çıkarın On bin Resim tanıma, resim tanıma oranı% 91'e ulaştı (Şekil 7).
En azından girişimimiz, işlevsel oksit cihazlarından oluşan sinir ağının "öğrenilebileceğini" ve "tanınabileceğini" kanıtladı! Bu anlamda kuantum materyaller, yeni yüksek performanslı nörosinaptik cihazların araştırılması için yeni seçenekler sunar ve geniş beklentilere sahiptir. Bakın ilgileniyorsanız, lütfen bakın Nano Enerji 67, 104268 (2020) İlgili makaleler.
Şekil 6. HxVO2 sinaptik transistörlerin temel özellikleri. Cihaz yapısının şematik diyagramı (a); farklı kapı voltajları altında kanal iletkenliğine karşı zaman eğrisi (b); transfer karakteristik eğrisi (c); alternatif pozitif ve negatif voltajlar altında cihaz döngüselliği (d).
Şekil 7. VO2 sinaptik transistöre dayalı yapay sinir ağı, standart kütüphanenin tanınmasını simüle eder. Üç katmanlı sinir ağı diyagramı (a); yapay sinir ağının devre şeması (b); UCI kitaplığının (c) tanıma oranı ve MNIST standart el yazısı rakam kitaplığı (d).
Elbette, elektrolit regülasyonunda H + enjeksiyon / ekstraksiyon düzenlemesinin tipik bir örneğini gösterdik, ancak sonuç sorunsuz değil. H + enjeksiyonu / ekstraksiyonu ile kontrol edilen sinaptik transistörlerin de kendi eksiklikleri vardır, yani tutma özellikleri dakikalar veya saatler arasında nispeten zayıftır. Elbette bu eksikliğin üstesinden gelinmesi gerekiyor ve uzun vadeli tutma özelliklerine sahip yapay sinir sinaptik cihazlarını takip etmemiz için itici güç haline geldi.
4. Topolojik faz geçişi SrFeO2.5 filmi
H + iyon implantasyonu problemi göz önüne alındığında, fonksiyonel oksitlerdeki O2 iyonlarının çok iyi stabiliteye sahip olduğunu fark etmek kolaydır.Belki de O2 iyonlarını kontrol etmek, mükemmel tutma özelliklerine sahip beyin benzeri cihazlar tasarlamak için potansiyel bir çözümdür. Bununla birlikte, H + 'dan farklı olarak, burada O2-boşluklarının kolayca yabancı iyonları barındırabildiği ve aynı zamanda O2 iyonlarının bir dış alanın kontrolü altında kaybedilebildiği özel bir tip fonksiyonel oksit materyali gereklidir. Topolojik faz geçiş materyalleri bu düşünce işlevi için en iyi seçimdir. İlgileniyorsanız, " Topolojik faz değişiminin verileri depolamasına izin verin "Bir makale, nedenini ve sonucunu araştırın.
Yukarıdaki fikirlere dayanarak yazar, O2 iyonunu kontrol etmek için iyonik sıvılar kullanır. eklemek Ve çökelme, volastonit fazının ve perovskit fazının topolojik dönüşümü, SrFeO2.5 epitaksiyel filmdeki elektrik alanı tarafından gerçekleştirilir. Bir yandan, faz geçiş sürecine kristal yapı, elektriksel iletkenlik ve optik soğurma özelliklerinde büyük değişiklikler eşlik eder. Öte yandan, faz değişikliğinden sonraki yapı ve performans, değişiklik yapılmadan bir yıldan fazla sürdürülebilmektedir. Ek olarak, iyonik sıvı / oksit arayüzünde güçlü bir elektrik alanın etkisi altında, kanal SrFeO2.5 filmden geçer. eklemek Ve O2 iyonlarının çökelmesi, birden çok kararlı elektrik durumunda tersine çevrilebilir değişiklikler sağlayabilir.
Şaşırtıcı bir şekilde, sinaptik transistörün çok düşük bir iletkenliğe (~ 5 nS) sahip olması, düşük güçlü büyük ölçekli sinir ağları oluşturmak için iyi bir temel sağlar. Ayrıca, sinaptik ağırlık güçlendirme ve zayıflatma, sinaptik kısa ve uzun süreli hafıza esnekliği ve ön ve arka sinapsların zamansal esnekliği dahil olmak üzere yapay sinaptik cihazların önemli işlevlerini gerçekleştirdik (Şekil 8). Ayrıca, topolojik faz dönüştürme malzemelerine dayalı cihazlar, benzer cihazların önde gelen seviyesinde olan standart el yazısı dijital kitaplıkların yüksek hassasiyette tanınmasını (% 93) sağlar. Bu gelişmelerle ilgili olarak, lütfen aşağıdaki yayına bakınız. Gelişmiş Mater.31,19003 79 (2019) İlgili makaleler.
Topolojik faz anahtarlamalı sinaptik transistörün mükemmel tutma özelliklerinin, uçucu olmayan depolama ve hesaplamaya da uygulanabileceği belirtilmelidir. Dijital hafızasını ve silme işlevini, çift kapılı yapı aracılığıyla, uçucu olmayan VE veya mantık işlevine ulaşabileceğini gösterdik (Şekil 9). Bakın ilgileniyorsanız, lütfen bakın Gelişmiş Fonksiyon Mater. 29, 1902702 (2019) İlgili makaleler.
Şekil 8. SrFeOx sinaptik transistör sinaptik plastisite testi. Farklı darbe gerilimleri altında kanal akımı tepkisi (a); farklı darbe genişlikleri altında kanal akımı tepkisi (b); alternatif pozitif ve negatif geçit gerilim darbeleri, kanal iletkenliğini tekrar tekrar modüle edebilir (c); sinaptik transistörler, uzun bir aralıkta plastisiteyi geliştirir ve zayıflatır (d); Asimetrik (e) ve simetrik (f) darbe zamanına bağlı plastisite.
Şekil 9. Elektrolit transistörün topolojik faz değişim malzemesine dayalı uçucu olmayan mantık çalışması. Kanal iletkenlik değişikliğini kontrol etmek için iki yan geçit kullanıyoruz.
Şimdiye kadar, birkaç tip "elektrolit sinaptik transistör" ve bunların temel işlevlerini birkaç tipik örnekle gösterdik. Bu prototip cihazların, çalışma hızı ve cihaz entegrasyonu açısından hala optimize edilmesi gerekmesine ve ayrıca teknolojiyi büyütmede çeşitli zorluklar ve zorluklarla karşılaşabilmesine rağmen, elektrolit sinaptik transistörlerin aşağıdaki benzersiz avantajları kabul edilmiştir: (1) Çalışma yöntemleri ve Biyolojik sinapslar oldukça benzerdir ve yeteneklerini beyin benzeri biyoniklerde gösterebilir. (2) Transistörün doğrusallığı iyidir ve bu, nöromorfik hesaplamanın doğruluğuna büyük fayda sağlar. (3) Transistör ayırmayı okur ve yazar. Teorik olarak, enerji tüketimi çok düşüktür.
Kısaca yazar, zamanla elektrolit sinaptik transistörün bir sonraki uygulama araştırma ve geliştirme aşamasına geçmesinin beklendiğine inanıyor.
5. Ferroelektrik Sinaptik Cihazlar
Yazarın bakış açısına göre, elektrolit transistörlerin avantajları ve çekiciliğine rağmen iyon hareketinin (proton H +, oksijen boşluğu VO vb.) Hala ataletli ve yüksek hızda bir süreç olduğunu belirtmek gerekir. Elektrolitler, ultra hızlı tepki gerektiren davranışlarda garip ve büzücü görünür. Elektronların veya fononların hareketi, yalnızca hafifliği ve esnekliği nedeniyle değil, aynı zamanda tutarlı, faz uyumu ve tünelleme sağlayabilen kuantum dalgalanmalarının bariz özellikleri nedeniyle çok daha iyidir. Bu nedenle, fizikçiler her zaman malzemeleri saf elektriksel etkilerle ve ilgili kuantum süreçleriyle kontrol edebilmeyi umarlar. Ayrıca iyonların girmesi difüzyon gibi başka sorunları da beraberinde getirecektir.
Bu düşünce çizgisi boyunca düşünmek kolaydır: Bir elektrik alanı altında çevrilen ferroelektrik alan, nörosinaptik cihazlarda en iyisini deneyebilir mi?
Elbette son yıllarda bu alanda kendi çabalarımız da dahil olmak üzere birçok yayın yapıldı. BaTiO3 epitaksiyel ultra ince filmi temel alarak bir ferroelektrik tünel bağlantısı hazırlamaya çalıştık. SrTiO3 sistemi ile yapılan karşılaştırmalı deneyler sayesinde, ferroelektrik tünelleme kavşaklarında ferroelektrik polarizasyon ve iyon hareketi ile ilgili uzun süredir devam eden tartışmayı netleştirdik ve bu temelde tasarlanan cihazlar büyük bir anahtarlama oranı gösterdi. Nanjing Üniversitesi'nden Wu Di'nin ekibinin yaptığı ferroelektrik tünelleme kavşakları hakkında bir inceleme makalesi, geçtiğimiz on yıl içinde bu alandaki tüm önemli çalışmaların anahtarlama oranlarını özetleyerek, elde ettiğimiz anahtarlama oranı performansının en iyisi olduğunu gösterdi.
Sadece iki ferroelektrik polarizasyon durumu vardır: Uçucu olmayan çok durumlu depolamayı gerçekleştirmek için ferroelektrik alanların nasıl kontrol edileceği, çözülmesi gereken önemli bir bilimsel sorundur. Yukarıda bahsedilen ferroelektrik tünel bağlantıları üzerine yapılan çalışmaya dayanarak, zaman ölçeğinden dönüp duran ferroelektrik alanın dinamiklerini dikkatlice inceledik ve daha sonra, yüzlerce ara uçucu olmayan duruma ulaşmak için ferroelektrik alanların kademeli olarak çevrilmesini ince bir şekilde kontrol edebildik. Bu ferroelektrik sinaps Cihaz, Şekil 10'da gösterildiği gibi ultra düşük enerji tüketimi, çoklu durumlar, mükemmel dayanıklılık, ultra yüksek doğrusallık ve simetri sergiler. Ek olarak, ferroelektrik oksit filmlerin kapasitans etkisi ve alan çevirme davranışı sırasıyla kısa menzilli ve uzun menzilli plastisite elde etmek için kullanılabilir. Ferroelektrik alan çevirme tabanlı elektronik sinaptik cihazlardan oluşan yapay sinir ağının tanıma oranı 9'a ulaşabilir. 6.4 %. Bu, şu anda iki terminalli cihazların en yüksek seviyesidir ve nöromorfik cihaz uygulamalarında ferroelektrik oksit malzemelerin potansiyelini göstermektedir. Bakın ilgileniyorsanız, lütfen bakın Gelişmiş Mater. 19057 64 (2019) İlgili makaleler.
Şekil 10. Ferroelektrik alanların kademeli olarak tersine çevrilmesine dayanan iki terminalli bir sinaptik cihaz. Piezoelektrik kuvvet mikroskobu, ferroelektrik ultra-ince filmin iyi bir ferroelektrikliğe (sol üstte) sahip olduğunu göstermektedir; farklı darbe genişliklerine sahip voltajların uygulanması, ferroelektrik tünelleme bağlantısında (sağ üst) uçucu olmayan çok-durumlu depolama sağlayabilir; ferroelektrik tünelleme bağlantısı Uzun menzilli güçlendirme ve plastikliğin zayıflaması, ultra yüksek doğrusallığa ve simetriye sahiptir (aşağıda).
6. Özet ve Görünüm
Hiç şüphe yok ki, fonksiyonel oksitlerin zengin fiziksel özellikleri, nörosinaptik cihazların gerçekleştirilmesi için çeşitli seçenekler sağlar. Yazar, malzeme arayüz düzenlemesi ve sinaptik cihaz fiziği perspektifinden açıklanan birkaç araştırma çalışması gerçekleştirdi ve deneyimlerimizi verdi: elektrolit sinaptik transistör mükemmel bir cihaz biyonik yapısı ve ferroelektrik fonksiyona dayalı sinaptik benzeri cihazların bir sentezidir. Mükemmel performans. Bu cihazların hazırlanması ve fiziği daha fazla çalışmaya değer.
Elbette, işlevsel oksit sinaptik cihazlara dayanan beyin benzeri zeka araştırmaları henüz emekleme aşamasında ve gelecekte birçok fırsat ve zorlukla karşı karşıya. Kısa vadede, yüksek performanslı sinaptik diziler, çok sayıda matris işlemi gerektiren ve sistem güç tüketimini azaltan derin öğrenme sinir ağlarını hızlandırmak için kullanılabilir. Şu anda, yapay sinaps dizileri ve derin öğrenme algoritmaları yoluyla, işlevsel oksit filmler "öğrenilebilir". Bu temelde, "tanıma" gibi basit yapay zeka görevleri gerçekleştirilebilir. Uzun vadede, mevcut araştırma hala temel düzeydedir ve gelişmiş yapay nöronlara ve sinapslara (Şekil 11) dayalı işlevsel bir oksit "beyin" oluşturmak için cihazlarda, mimarilerde, algoritmalarda vb. Yeniliklere ihtiyaç vardır. Algoritma, "bilinç" gibi gelişmiş beyin benzeri zeka üretmesini sağlar.
Belki de birkaç yıl sonra, bilim kurgu filmi Terminator'de gösterilen süper robot, sonunda gerçek olacak. O zaman, insan hayatının tüm yönleri değişiklikler ve düzenlemelerle karşı karşıya kalacaktır. Bu tür bir değişim ve uyum, insanların kendi kendine yabancılaşma ve kendi kendine devrimi gerçekleştirmek için ellerini kullandıkları bir süreçtir. "Cehenneme gitmeyeceğim, kim cehenneme gidecek" kahramanlığı vardır ki bu, insanlığa geleceğini çok yönlü bir şekilde değiştirir.
Şekil 11. Gelecekteki robotların "düşünme" yeteneğine bağlı olacak yeni nöromorfik cihazlara (yapay nöronlar ve sinir sinapsları) dayalı beyin benzeri çipler. Alınan resim.
Referanslar:
JS Tang, F. Yuan, XK Shen, ZR Wang, MY Rao, YY He, YH Sun, XY Li, WB Zhang, YJ Li, B.Gao, H. Qian, GQ Bi, S. Song, JJ Yang, HQ Wu, Gelişmekte Olan Nöromorfik Cihazlarla Biyolojik ve Yapay Sinir Ağlarını Köprüleme: Temel Bilgiler, İlerleme ve Zorluklar. Adv. Mater. 31, 1902761 (2019).
W. Xu, S. -Y. Min, H. Hwang, T. -W. Lee, Femtojoule enerji tüketimi ile organik çekirdek-kılıf nanotel yapay sinapslar. Sci. Adv. 2, e 150 132 6 (2016).
S.L.Dai, Y. W. Zhao, Y. Wang, J.Y. Zhang, L. Fang, S. Jin, Y. L. Shao, J. Huang, Transistör Tabanlı Yapay Sinapslarda Son Gelişmeler. Adv. Funct. Mater. 29, 1903700 (2019).
C. Leighton, Elektrolit bazlı fonksiyonel iyonik kontrol xi des Nat. Mater.18, 13 (2019).
M. Nakano, K. Shibuya, D. Okuyama, T. Hatano, S. Ono, M. Kawasaki, Y. Iwasa, Y. Tokura, Elektrostatik yüzey yükü birikimiyle tahrik edilen toplu toplu taşıyıcı yer değiştirme. Nature 487, 459 (2012) .
J. Jeong, N. Aetukuri, T. Graf, T. D. Schladt, M. G. Samant, S. S.P. Parkin, Elektrik alan kaynaklı oksijen boşluk oluşumu ile VO2'de metal yalıtkan geçişinin bastırılması. Science 339, 140 2 (2013).
N. Lu, P. Zhang, Q. Zhang, R. Qiao, Q. He, H.-B. Li, Y. Wang, J. Guo, D. Zhang, Z. Duan, ZL Li, M. Wang, SZ Yang, MZ Yan, E. Arenholz, SY Zhou, WL Yang, L. Gu, CW Nan, J. Wu, Y. Tokura, P. Yu, Seçici bir ikili ile tri-durum faz dönüşümünün elektrik-alan kontrolü iyon anahtarı.Doğa 546, 124 (2017).
Z. Zhang, D. Schwanz, B. Narayanan, M. Kotiuga, JA Dura, M. Cherukara, H. Zhou, JW Freeland, JR Li, R. Sutarto, FZ He, CZ Wu, JX Zhu, YF Sun, K Ramadoss, SSNonnenmann, NF Yu, R. Comin, KM Rabe, S. Sankaranarayanan, S. Ramanathan, Perovskite nikelatlar tuzlu suda elektrik alan sensörleri olarak. Nature 553, 68 (2018).
C. Ge, KJ Jin, L. Gu, LC Peng, YSHu, HZ Guo, HF Shi, JK Li, JO Wang, XX Guo, C. Wang, M. He, HB Lu, GZ Yang, Metal - İzolatör Geçişi İyonik Sıvı Kapılı Manganit Filmlerde Elektrokimyasal Reaksiyondan Kaynaklanan Oksijen Boşlukları, Gelişmiş Mater. Arayüzleri 2, 150 0407 (2015).
J. T. Yang, C. Ge, J. Y. Du, H. Y. Huang, M. He, C. Wang, H. B. Lu, G.Z. Yang, K. J. Jin, Bir Electrolyte-Kapılı Tungsten-O ile Taklit Edilen Yapay Sinapslar xi de Transistor. Adv. Mater. 30, 180 154 8 (2018).
C.Ge, G. Li, QL Zhou, JY Du, EJ Guo, M. He, C. Wang, GZ Yang, KJ Jin, Nöromorfik hesaplama için Gating kaynaklı tersinir HxVO2 faz dönüşümleri. Nano Energy 67, 104268 (2020) .
C. Ge, C. X. Liu, Q.L. Zhou, Q. H. Zhang, J. Y. Du, J. K. Li, C. Wang, L. Gu, G.Z. Yang, K. J. Jin, Topotaktik dönüşümlü bir ferrit sinaptik transistör. Adv. Mater. 31, 19003 79 (2019).
HY Huang, C. Ge, QH Zhang, CXLiu, JY Du, JK Li, C. Wang, L. Gu, GZ Yang, KJ Jin, Oksijen iyonlu elektrolit kapılı sinaptik transistör.İleri Fonksiyonlu Mater. 29, 1902702 (2019).
JK Li, N.Li, C. Ge, HY Huang, YW Sun, P. Gao, M. He, C. Wang, GZ Yang ve KJ Jin, Ferroiyonik tünel kavşaklarında dev elektro direnç, iScience 16, 368 (2019) .
Z. Wen ve D. Wu, Ferroelektrik tünel kavşakları: Potansiyel bariyer üzerindeki modülasyonlar, Adv. Mater. 1904123 (2019).
J. K. Li, C. Ge, J. Y. Du, C. Wang, G.Z. Yang ve K. J. Jin, Yüksek performanslı nöromorfik hesaplama için yeniden üretilebilir ultra ince ferroelektrik alan değiştirme, Adv. Mater. 19057 64 (2019).
https: // www .iyiou .com / p / 8 73 45.html
Uyarılar:
(1) Yazar, Çin Bilimler Akademisi Fizik Enstitüsü'nde yardımcı araştırmacı ve doktora danışmanı olarak çalışmaktadır. Fonksiyonel oksit arayüzünü düzenleyen polarizasyon alanının (ferroelektrik ve elektrolit) temel bilimsel problemlerine odaklanmak, yüksek performanslı elektronik bilgi cihazlarının gerçekleştirilmesini araştırmak. Yüksek performanslı sinaptik transistör, elektrolit sinaptik transistör cihazlarının optimizasyon tasarımı ve performans iyileştirmesi için önemli referans önemine sahip olan elektrolit polarizasyon alanı tarafından arayüzdeki H ve O iyonlarının göçünü kontrol ederek gerçekleştirilir; mevcut en büyük anahtarlama oranı ferroelektrik tünelleme hazırlanır. Bağlantı, yüksek performanslı ferroelektrik oksit sinaps cihazı, ferroelektrik alanın kademeli olarak ters çevrilmesi yoluyla daha da gerçekleştirilir. İScience (Cell Subjournal), Adv. Mater., Adv. Funct. Mater., PRB, vb. Dahil olmak üzere 1000'den fazla atıfla 60'tan fazla SCI makalesi yayınladı. Ulusal Anahtar Ar-Ge Programı (proje lideri), Ulusal Doğa Bilimleri Vakfı, Çin Bilimler Akademisi Gençlik Teşvik Derneği ve diğer projeleri üstlenin.
(2) Başlık Ising tarafından yazılmıştır ve beyin benzeri taklit yapan insanlara saygı duyduğunu ifade eder.
(3) Kapak resmi şu adresten alınmıştır: https: //miro.medium .com / max / 3840 /
(4) Bu makalede adı geçen birkaç makalenin bağlantıları:
https: //onlinelibrary.wiley .com /doi/10.1002/admi.20 150 0407
https: //onlinelibrary.wiley .com /doi/full/10.1002/adma.20 180 154 8
https: // www .sciencedirect .com / bilim / makale / pii / S2211285519309759
https: //onlinelibrary.wiley .com /doi/full/10.1002/adma.2019003 79
https: //onlinelibrary.wiley .com /doi/full/10.1002/adfm.201902702
https: // www .sciencedirect .com / bilim / makale / pii / S258900421930 180 4
https: //onlinelibrary.wiley .com /doi/full/10.1002/adma.2019057 64
Kaynak: QuantumMaterials
Editör: Kun
