Silicium vervangen door vormveranderende moleculen

Onderzoekers laten moleculaire apparaten zien die schakelen tussen geheugen-, logica- en synapsrollen, waardoor adaptief neuromorfisch computergebruik rechtstreeks in elektronische materialen mogelijk wordt.





Terwijl computersystemen de grenzen van silicium overschrijden, zoeken onderzoekers naar materialen die meer kunnen dan alleen gegevens opslaan en verwerken.Moleculaire elektronica beloofde ooit ultracompacte apparaten, maar het moleculaire gedrag in de echte wereld bleek onvoorspelbaar.Tegelijkertijd heeft neuromorfisch computergebruik tot doel gehad hardware te bouwen die net als de hersenen kan leren en zich kan aanpassen.Toch vertrouwen de meeste bestaande platforms op rigide materialen die het leren alleen via complexe schakelingen imiteren.


Om deze kloof te dichten hebben onderzoekers van het Indian Institute of Science een nieuwe manier gedemonstreerd om adaptieve intelligentie rechtstreeks in moleculaire materie te coderen.Onder leiding van Sreetosh Goswami van het Center for Nano Science and Engineering ontwikkelde het team moleculaire apparaten waarvan de functie op verzoek kan worden gewijzigd.Eén enkel apparaat kan fungeren als geheugen, logica, analoge processor, selector of elektronische synaps, afhankelijk van hoe het wordt gestimuleerd.

Het aanpassingsvermogen komt voort uit chemisch ontwerp.De onderzoekers synthetiseerden 17 op ruthenium gebaseerde moleculaire complexen en toonden aan dat kleine veranderingen in de moleculaire structuur en de omringende ionen een sterke invloed hebben op de manier waarop elektronen bewegen.Door deze chemie af te stemmen, kan hetzelfde apparaat schakelen tussen digitaal en analoog gedrag over een breed scala aan geleidingstoestanden.

Om dit gedrag te verklaren ontwikkelde het team een ​​theoretisch raamwerk dat kwantumchemie en lichaamsfysica combineert.Het model legt vast hoe elektronentransport, moleculaire oxidatie en reductie en ionenherschikking samen de schakeldynamiek en stabiliteit bepalen.Hierdoor kan de functie van het apparaat worden voorspeld op basis van de moleculaire structuur.De aanpak combineert geheugen en computergebruik binnen hetzelfde materiaal, waardoor een pad wordt geopend naar neuromorfe hardware waarbij leren in de materie zelf is ingebouwd.


Belangrijke kenmerken van het onderzoek zijn onder meer:

Chemisch ontworpen moleculaire apparaten met adaptief gedrag
Meerdere functies gecodeerd in één enkel apparaat
Uniform geheugen en berekening in hetzelfde materiaal
Voorspellende theorie die de moleculaire structuur koppelt aan de functie
Sreebrata Goswami, gastwetenschapper bij CeNSE en co-auteur van het onderzoek dat leiding gaf aan het chemisch ontwerp, zegt: "Het is zeldzaam om aanpassingsvermogen op dit niveau te zien in elektronische materialen. Hier ontmoet chemisch ontwerp berekening, niet als analogie, maar als een werkingsprincipe."