量子物質が脳機能を模倣する「非局所的」挙動を示す(Quantum Material Exhibits “Non-Local” Behavior That Mimics Brain Function)

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エネルギー効率に優れたコンピューティングの可能性を示す新たな研究結果 New research shows a possible way to improve energy-efficient computing

2023-08-07 カリフォルニア大学サンディエゴ校(UCSD)

◆コンピューターは複雑な計算や名前の思い出しに効率的ですが、人間の脳は情報を迅速かつ正確に処理し、ほとんどエネルギーを使いません。エネルギー効率の高い脳のようなコンピューターは、現代生活を革命的に変える可能性があり、量子材料を用いた神経形態コンピューティング研究が進行中です。
◆量子材料を用いた実験では、電気信号が近隣の電極間で伝達されるだけでなく、非隣接の電極にも影響を及ぼす「非局所性」が確認され、これは脳の機能を模倣するデバイスへの重要なステップです。この研究により、脳が行うような複雑な学習と同様の振る舞いが合成材料で実現可能であることが示されました。

<関連情報>

水素化ペロブスカイト・ニッケル酸塩シナプスネットワークにおける空間的相互作用 Spatial Interactions in Hydrogenated Perovskite Nickelate Synaptic Networks

Ravindra Singh Bisht, Jaeseoung Park, Haoming Yu, Chen Wu, Nikhil Tilak, Sylvie Rangan, Tae J. Park, Yifan Yuan, Sarmistha Das, Uday Goteti, Hee Taek Yi, Hussein Hijazi, Abdullah Al-Mahboob, Jerzy T. Sadowski, Hua Zhou, Seongshik Oh, Eva Y. Andrei, Monica T. Allen, Duygu Kuzum, Alex Frano, Robert C. Dynes, and Shriram Ramanathan
Nano Letters  Published:July 28, 2023
DOI:https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.3c02076

Abstract

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A key aspect of how the brain learns and enables decision-making processes is through synaptic interactions. Electrical transmission and communication in a network of synapses are modulated by extracellular fields generated by ionic chemical gradients. Emulating such spatial interactions in synthetic networks can be of potential use for neuromorphic learning and the hardware implementation of artificial intelligence. Here, we demonstrate that in a network of hydrogen-doped perovskite nickelate devices, electric bias across a single junction can tune the coupling strength between the neighboring cells. Electrical transport measurements and spatially resolved diffraction and nanoprobe X-ray and scanning microwave impedance spectroscopic studies suggest that graded proton distribution in the inhomogeneous medium of hydrogen-doped nickelate film enables this behavior. We further demonstrate signal integration through the coupling of various junctions.

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1601コンピュータ工学
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