Una rete di switch atomici, che mostra (a) l'array di elettrodi di platino e (b) un'immagine SEM di nanofili d'argento auto-organizzati su una griglia di perni di rame. Le giunzioni sovrapposte dei fili formano interruttori atomici. Barra della scala =500 µm. Credito:Demis, et al. ©2015 IOP Publishing
(Phys.org)—Nonostante i tanti grandi successi dei computer, nessun computer artificiale può imparare dal suo ambiente, adattarsi all'ambiente circostante, auto-organizzarsi spontaneamente, e risolvere problemi complessi che richiedono queste capacità e un cervello biologico. Queste abilità derivano dal fatto che il cervello è un sistema complesso capace di comportamenti emergenti, il che significa che il sistema implica interazioni tra molte unità con conseguente comportamento su macroscala che non può essere attribuito a nessuna singola unità.
Sfortunatamente, i metodi di fabbricazione convenzionali utilizzati per i computer di oggi non possono essere utilizzati per realizzare sistemi complessi al massimo delle loro potenzialità a causa dei limiti di scalabilità:i metodi semplicemente non possono creare unità interconnesse abbastanza piccole.
Ora in un nuovo articolo pubblicato su Nanotecnologia , i ricercatori dell'UCLA e del National Institute for Materials Science in Giappone hanno sviluppato un metodo per fabbricare un dispositivo complesso auto-organizzato chiamato rete di interruttori atomici che è per molti versi simile a un cervello o un altro dispositivo di calcolo naturale o cognitivo.
"Fenomeni complessi e auto-organizzazione, sebbene di natura onnipresente, comportamento sociale, e l'economia, non sono mai stati utilizzati con successo nei computer convenzionali per la previsione e la modellazione, "James Gimzewski, Professore di chimica all'UCLA, detto Phys.org . "Il dispositivo che abbiamo creato è in grado di generare rapidamente auto-organizzazione in un piccolo chip ad alta velocità. Inoltre, aggira il problema della complessità esponenziale della macchina richiesta in funzione della complessità del problema come nei computer di oggi. I nostri primi passi costituiscono la base per un nuovo tipo di calcolo che è urgentemente necessario nel nostro mondo sempre più connesso".
Immagini SEM di varie reti di interruttori atomici costituite da nanofili d'argento. (a) e (b) mancano di una densità di rete affidabile mentre (c) fornisce una densità sintonizzabile di nanofili e una topologia spazialmente definita. La rete è capace di comportamenti emergenti e di adattamento costante, caratteristiche di un sistema complesso simile al cervello. Barra della scala =50 µm. Credito:Demis, et al. ©2015 IOP Publishing
Come spiegano i ricercatori, un interruttore atomico è un dispositivo su scala nanometrica che mostra resistenza memristiva, il che significa che regola la sua resistenza a una corrente o tensione applicata in base alla sua memoria degli incontri precedenti. Questo tratto è essenziale per i sistemi complessi perché è alla base della capacità di apprendere, interagire con l'ambiente, e affrontare problemi in cui i dati cambiano costantemente o sono incompleti.
Sebbene alcuni dispositivi informatici naturali utilizzino materiali naturali, la rete di interruttori atomici qui sviluppata è realizzata interamente con materiali inorganici. I pali di rame litograficamente modellati formano una "rete di semi modellata, " sopra i quali sono cresciuti nanofili d'argento. Il risultato finale è una rete di interruttori al solfuro d'argento e nanofili d'argento che collegano gli interruttori.
Gli esperimenti hanno dimostrato che la rete di interruttori atomici mostra un comportamento emergente, in cui le interazioni tra i singoli interruttori atomici portano a schemi di attività elettrica che non possono essere attribuiti a nessun interruttore individuale, ma solo alla rete nel suo insieme. La rete di switch atomici ha anche una capacità intrinseca di adattamento, poiché le connessioni dei nanofili d'argento si riconfigurano costantemente e gli interruttori si formano e si dissolvono costantemente in diverse posizioni della rete.
Queste caratteristiche sono molto diverse da quelle dei computer convenzionali e potrebbero essere utilizzate per risolvere serie uniche di problemi complessi. I ricercatori vedono applicazioni particolari nell'area del calcolo dei serbatoi, che ha il potenziale per elaborare le informazioni a velocità molto elevate.
"Le potenziali applicazioni includono l'esecuzione di più simulazioni di mercati finanziari, riconoscimento delle informazioni in dati soggetti a errori e rumorosi, come la visione e la parola, fino alla navigazione autonoma in ambienti mutevoli, come dopo terremoti o disastri, " Disse Gimzewski. "Infine, Il calcolo del serbatoio ha un ruolo da svolgere in medicina nelle neuroscienze e cognitive".
I ricercatori sperano che la nuova strategia di fabbricazione della crescita diretta dai semi utilizzata qui fornirà una nuova piattaforma hardware per il calcolo del serbatoio e altri tipi di calcolo naturale basati su sistemi complessi.
"Abbiamo in programma di passare a un sistema morfico ibrido utilizzando il meglio del calcolo convenzionale con le nostre capacità del dispositivo simile al cervello, e sviluppare una nuova forma di programmazione basata sulla memoria distribuita e sulle reti sinaptiche, " ha detto Gimzewski. "Questo sarebbe un passo radicale nel vero sviluppo dell'intelligenza artificiale".
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