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    I ricercatori scoprono un design del materiale unico per calcoli simili a quelli del cervello

    L'intercalazione dinamica di un'ampia varietà di organometallici negli spazi espandibili di van der Waals di HfS2 a strati fornire un'opportunità unica per riconfigurare le proprietà elettriche e termiche di questi materiali. Credito:Dr. Sina Najmaei e Prof Chinedu Ekuma della Lehigh University

    Negli ultimi decenni, i computer hanno visto notevoli progressi nella potenza di elaborazione; però, anche i computer più avanzati sono relativamente rudimentali rispetto alle complessità e alle capacità del cervello umano.

    I ricercatori del laboratorio di ricerca dell'esercito del comando di sviluppo delle capacità di combattimento dell'esercito degli Stati Uniti affermano che questo potrebbe cambiare mentre si sforzano di progettare computer ispirati alla struttura neurale del cervello umano.

    Nell'ambito di una collaborazione con la Lehigh University, I ricercatori dell'esercito hanno identificato una strategia di progettazione per lo sviluppo di materiali neuromorfici.

    "Materiali neuromorfici è un nome dato alle categorie di materiali o alla combinazione di materiali che forniscono capacità di calcolo e di memoria nei dispositivi, " ha detto la dottoressa Sina Najmaei, un ricercatore e ingegnere elettrico con il laboratorio.

    Najmaei e i suoi colleghi hanno pubblicato un documento, "Proprietà elettroniche e fononiche riconfigurabili dinamicamente in disolfuro di afnio intercalato (HfS2), " nel numero di maggio 2020 di Materiali oggi .

    Il concetto di calcolo neuromorfo è una soluzione in-memory che promette riduzioni di ordini di grandezza del consumo energetico rispetto ai transistor convenzionali, ed è adatto per la classificazione e l'elaborazione di dati complessi. La limitata efficienza energetica nei transistor convenzionali è una lacuna tecnologica fondamentale che impedisce i futuri progressi nell'informatica.

    La ricerca sui materiali neuromorfici condotta negli ultimi 10 anni si è concentrata sulla comprensione delle proprietà uniche dei materiali 2-D e delle loro strutture multistrato van der Waals.

    "I risultati mostrano grandi promesse per questi materiali nelle applicazioni elettroniche, ma mostrano anche che le interfacce uniche in questi materiali offrono un'opportunità senza precedenti per la progettazione delle proprietà dei materiali, " Ha detto Najmaei.

    Negli ultimi quattro anni, il team ha condotto uno sforzo incentrato sulla progettazione delle proprietà dei materiali per applicazioni elettroniche ad alte prestazioni.

    "La nostra ricerca ha portato alla nostra Materiali oggi carta, che espande questo sforzo per progettare proprietà riconfigurabili in questi materiali sulla base di sistemi ibridi van der Waal/organometallici e progettazione di materiali neuromorfici, " Ha detto Najmaei.

    Il calcolo neuromorfico elabora le informazioni utilizzando nuovi modelli di calcolo simili ai processi cognitivi del cervello.

    "Al fine di elaborare e fare inferenze razionali dall'input, sono necessarie informazioni e un nuovo paradigma di calcolo, " Ha detto Najmaei. "L'hardware neuromorfo con capacità di computer in memoria promette di colmare questo divario tecnologico in continua crescita".

    Questa ricerca è un importante trampolino di lancio verso lo sviluppo dell'informatica in memoria in dispositivi ibridi con proprietà funzionali uniche per l'integrazione in dispositivi sensoriali cognitivi e supera sfide tecniche significative che impediscono un approccio dal basso verso l'alto per la razionalizzazione dell'hardware informatico ispirato al cervello, Egli ha detto.

    Se alla fine i ricercatori riuscissero a sviluppare un computer in grado di comportarsi come il cervello, sarebbe estremamente utile al guerriero, ha detto Najmaei.

    Calcolo neuromorfico, come un sistema neurale, offrirebbe capacità di elaborazione completa di vantaggi, come robustezza al danneggiamento, Capacità di apprendimento, adattabilità al cambiamento e agli altri. Avrebbe il potenziale per ridurre la potenza operativa di una grandezza di 1, Da 000 a 1 milione di volte rispetto ai paradigmi informatici odierni.

    Questo livello di elaborazione sarebbe altamente desiderabile per il riconoscimento delle immagini in sistemi autonomi, e per l'intelligenza artificiale in generale. Data l'importanza dell'intelligenza artificiale e dei sistemi autonomi nella guerra moderna, l'informatica neuromorfica potrebbe benissimo essere una pietra miliare per una vasta gamma di future capacità di combattimento balzo in avanti, ha detto Najmaei.


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