Mikroprocesory w smartfonach, komputerach i centrach danych przetwarzają informacje, manipulując elektronami za pomocą stałych półprzewodników, ale nasze mózgi mają inny system. Polegają na manipulacji jonami w cieczy w celu przetwarzania informacji.
Zainspirowani mózgiem naukowcy od dawna starają się opracować „jonowe” w roztworze wodnym. Chociaż jony w wodzie poruszają się wolniej niż elektrony w półprzewodnikach, naukowcy sądzą, że różnorodność form jonowych o różnych właściwościach fizycznych i chemicznych można wykorzystać do bogatszego i bardziej zróżnicowanego przetwarzania informacji.
Obliczenia jonowe są jednak wciąż w powijakach. Do tej pory laboratoria opracowały tylko pojedyncze urządzenia jonowe, takie jak diody jonowe i tranzystory, ale nikt nie połączył wielu takich urządzeń w bardziej złożony obwód obliczeniowy – aż do teraz.
Zespół naukowców z Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS), we współpracy z DNA Script, startupem biotechnologicznym, opracował obwód jonowy składający się z setek tranzystorów jonowych i wykonał podstawowy proces przetwarzania sieci neuronowej .
Wyniki badań opublikowano w Advanced Materials.
Naukowcy rozpoczęli od zbudowania nowego typu tranzystora jonowego na podstawie techniki, którą niedawno zapoczątkowali. Tranzystor składa się z wodnego roztworu cząsteczek chinonu połączonego dwiema koncentrycznymi elektrodami pierścieniowymi z centralną elektrodą dyskową, jak w dziesiątkę. Dwie elektrody pierścieniowe elektrochemicznie obniżają i dostrajają lokalne pH wokół środkowego dysku, wytwarzając i wychwytując jony wodorowe. Napięcie przyłożone do środkowego dysku powoduje reakcję elektrochemiczną generującą prąd jonowy z dysku do wody. Szybkość reakcji można zwiększyć lub zmniejszyć – zwiększając lub zmniejszając prąd jonowy – poprzez dostrojenie lokalnego pH. Innymi słowy, pH kontroluje lub bramkuje prąd jonowy dysku w roztworze wodnym, tworząc jonowy odpowiednik tranzystora elektronicznego.
Następnie zaprojektowali tranzystor jonowy bramkowany pH w taki sposób, że prąd dysku jest arytmetycznym pomnożeniem napięcia dysku i parametrem „wagi” reprezentującym lokalne bramkowanie pH tranzystora. Zorganizowali te tranzystory w macierz 16 × 16, aby rozszerzyć analogowe mnożenie arytmetyczne poszczególnych tranzystorów do mnożenia macierzy analogowej, przy czym tablica lokalnych wartości pH służy jako macierz wag spotykana w sieciach neuronowych.
„Mnożenie macierzy to najbardziej rozpowszechnione obliczenie w sieciach neuronowych dla sztucznej inteligencji” – powiedział Woo-Bin Jung, doktor habilitowany w SEAS i pierwszy autor artykułu. „Nasz obwód jonowy wykonuje mnożenie macierzy w wodzie w sposób analogowy, który jest w pełni oparty na maszynerii elektrochemicznej”.
„Mikroprocesory manipulują elektronami w sposób cyfrowy, aby wykonać mnożenie macierzy” – powiedział Donhee Ham, profesor inżynierii elektrycznej i fizyki stosowanej Gordona McKay w SEAS i starszy autor artykułu. „Chociaż nasz obwód jonowy nie może być tak szybki i dokładny jak mikroprocesory cyfrowe, mnożenie matrycy elektrochemicznej w wodzie jest samo w sobie urocze i może być energooszczędne”.
Teraz zespół stara się wzbogacić chemiczną złożoność systemu.
„Do tej pory używaliśmy tylko 3 do 4 rodzajów jonów, takich jak jony wodoru i chinonu, aby umożliwić bramkowanie i transport jonowy w wodnym tranzystorze jonowym” – powiedział Jung. „Bardzo interesujące będzie zastosowanie bardziej zróżnicowanych gatunków jonowych i zobaczenie, jak możemy je wykorzystać do wzbogacenia treści przetwarzanych informacji”.
Współautorami badań są Han Sae Jung, Jun Wang, Henry Hinton, Maxime Fournier, Adrian Horgan, Xavier Godron i Robert Nicol. Został on częściowo wsparty przez Biuro Dyrektora Narodowego Wywiadu (ODNI), Intelligence Advanced Research Projects Activity (IARPA), w ramach grantu 2019-19081900002.