science >> Wetenschap > >> nanotechnologie

Op nanodeeltjes gebaseerde computerarchitectuur voor neurale netwerken van nanodeeltjes

De op nanodeeltjes gebaseerde Von Neumann-architectuur (NVNA) op een lipide nanotablet (LNT) -chip. (A) Schema van NVNA-LNT. De LNT wordt bediend met software die bestaat uit instructie-DNA's in oplossing en hardware die bestaat uit nanodeeltjes op een lipidedubbellaag. De hardware bestaat uit een gegevensopslageenheid, NM; een uitvoereenheid, nr; en een verwerkingseenheid, NF. Een reeks instructie-DNA's programmeert logische bewerkingen met behulp van een kinetisch verschil tussen nanodeeltjesreacties met geheugenopslagstatus. (B) LNT-protocol:(i) gegevensopslag op NM, (ii) werking van neuraal netwerk (NNN) door toevoeging van instructie DNA-set, en (iii) resetten door DNA's te dehybridiseren voor de volgende executies. (C) Time-lapse donkerveld microscopische beeldvorming kan elk nanodeeltje op LNT differentiëren via verstrooiing van kleur en mobiliteit. De niet-gelabelde nanodeeltjes zijn NM. (D) Moleculaire informatieopslag op de NM verandert het blootgestelde enkelstrengs domein. (OGEN, resultaten van de poortoperatie. Ingang “1” resulteert in uitgang “1, ” het afdrukken van de NF-NR. Anders, alle NF's zijn gevangen in NM en vertonen geen reactie op NR, wat de uitgang "0" is. Krediet:wetenschappelijke vooruitgang, doi:10.1126/sciadv.abb3348

Schaalbare op nanodeeltjes gebaseerde computerarchitecturen hebben verschillende beperkingen die het gebruik van nanodeeltjes voor het manipuleren en verwerken van informatie via moleculaire computerschema's ernstig in gevaar kunnen brengen. De von Neumann-architectuur (VNA) ligt ten grondslag aan de bewerkingen van meerdere willekeurige moleculaire logische bewerkingen in een enkele chip zonder het apparaat opnieuw te bedraden. In een nieuw rapport Sungi Kim en een team van wetenschappers van de Seoul National University in Zuid-Korea ontwikkelden de op nanodeeltjes gebaseerde VNA (NVNA) op een lipide-chip. De nanodeeltjes op de lipide-chip fungeerden als de hardware:geheugens, processoren en uitvoereenheden. Het team gebruikte DNA-strengen als software om moleculaire instructies te geven om de logische circuits te programmeren. Dankzij de op nanodeeltjes gebaseerde von Neuman-architectuur (NVNA) kon een groep nanodeeltjes een feed-forward neuraal netwerk vormen dat bekend staat als een perceptron (een soort kunstmatig neuraal netwerk). Het systeem kan functioneel volledige Booleaanse logische bewerkingen implementeren om een programmeerbare, resetbare en schaalbare computerarchitectuur en printplaat om neurale netwerken van nanodeeltjes te vormen en logische beslissingen te nemen. Het werk is nu gepubliceerd op wetenschappelijke vooruitgang .

De von Neumann-architectuur in moderne informatica en moleculaire informatica

Elektronische computers uit het verleden konden alleen een vast programma uitvoeren en onderzoekers moesten processen fysiek opnieuw bedraden en herstructureren om dergelijke machines te herprogrammeren. De von Neumann-architectuur (VNA), ontwikkeld door John von Neumann in 1945 en later aangehaald door Alan Turing in zijn voorstel voor de automatische rekenmachine, beschrijft een computer met een opgeslagen programma om een reeks instructies uit te voeren. Het systeem verwerkte informatie door achtereenvolgens de opgeslagen gegevens en instructies uit het geheugen op te halen om outputs te genereren. De krachtige programmeerbaarheid van de VNA is toepasbaar op moderne computers en in quantum computing.

Moleculair computergebruik met nanostructuren kan een verscheidenheid aan technologieën mogelijk maken, zoals logische poorten voor nanodeeltjes, biosensoren met één molecuul en logische detectie, hoewel dergelijke systemen beperkt zijn tot een enkel programma, net als vroege elektronische computers. De grenzen ontstonden doordat onderzoekers de software (functie) en nanostructurele hardware als één geheel incorporeerden. Om deze uitdaging te overwinnen, ze kunnen lipide dubbellagen bevatten om moleculen en nanodeeltjes te compartimenteren. Kim et al. had eerder een computerplatform ontwikkeld met nanodeeltjes op een lipide dubbellaag om een nano-bio-computing lipide nanotablet (LNT) te vormen. In dit werk, ze ontwierpen en realiseerden een op nanodeeltjes gebaseerd von Neuman-architectuur (NVNA) -platform voor moleculaire berekeningen op een lipide nanotablet (LNT).

Nanodeeltjes neuraal netwerk (NNN) voor een functioneel compleet systeem met 3 ingangen. Het systeem kan worden weergegeven met een meerlagig perceptrondiagram met drie lagen (invoer, verborgen en uitvoerlagen), waarbij xi een invoer is, wi, j en vj zijn gewichten, en y is een uitvoer. Elke laag heeft drie invoerknooppunten, vier verborgen knooppunten en één uitvoerlaag, respectievelijk. NF berekent een gewogen som van inputs en een bias en kan worden geactiveerd met een activeringsfunctie van de Heaviside-stapfunctie. De NM0 en de NM1 Trap DNA's kunnen worden weergegeven door discrete gewichten van 1 en -1, respectievelijk, aangezien de NM0 Trap DNA de NF deactiveert bij ingang 0 en de NM1 Trap DNA de NF deactiveert bij ingang 1. Omdat ze de drempel voor activeringsfunctie instellen op 0, de bias is nodig om de positieve en negatieve waarden van de gewogen som van inputs in evenwicht te brengen. De bias wordt gedefinieerd als het aantal NM0 Trap-DNA. Geactiveerde NF's kunnen aan NR binden als output "1". Krediet:wetenschappelijke vooruitgang, doi:10.1126/sciadv.abb3348

Hardware en software van de op nanodeeltjes gebaseerde von Neuman-architectuur (NVNA)

Het team creëerde een apparaat met opgeslagen programma om moleculair computergebruik te implementeren via de von Neumann-architectuur met nanodeeltjes, terwijl het concept van geheugen wordt opgenomen om moleculaire informatie op te slaan. Ze scheidden de software en hardware voor schaalbaarheid van informatieverwerking in de lipid nanotablet (LNT) om meerdere rekentaken uit te voeren zonder elke keer een nieuw apparaat te ontwikkelen. Om de LNT-hardwarechip samen te stellen, ze gebruikten drie soorten DNA-gemodificeerde nanodeeltjes, inclusief het nano-geheugen (NM), nano-drijver (NF), en nano-reporter (NR). Het nano-geheugen en de nano-reporter waren immobiele nanodeeltjes die fungeerden als een moleculair informatieopslagapparaat en een uitvoereenheid, respectievelijk. Ze noemden de mobiele nanodeeltjes nano-floaters die vrij diffundeerden en botsten met immobiele deeltjes. De wetenschappers hebben de plasmonische nanodeeltjes gefunctionaliseerd door ze te modificeren met gethioleerde DNA-oligonucleotiden. Dan voor gegevensopslag, ze laadden verschillende concentraties NF, NM en NR nanodeeltjes op de lipide nanotablet (LNT). Om de software te ontwikkelen, Kim et al. gebruikte een set instructie-DNA's in oplossing, en de logische operatie volgde drie stappen.

Het team heeft eerst de moleculaire informatie opgeslagen op de nano-geheugen (NM) -eenheid via DNA-hybridisatie. Bijvoorbeeld, een enkel NM-deeltje zou een één-bits geheugenapparaat kunnen vormen waarin nul of één de bistabiele toestand vertegenwoordigde. In de tweede stap, ze voerden de logische bewerking uit als een combinatie van instructie-DNA's, om een competitieve assemblage van nanodeeltjes en nanodeeltjes te initiëren met verschillende kinetiek op basis van de toestand van het nanogeheugen. Om de computerchip terug te zetten naar de oorspronkelijke staat, Kim et al. een reset-oplossing toegevoegd (lage zoutbuffer en hoge temperatuur), die de input- en instructie-DNA-basenparen op de chip losmaakten.

Strategie voor softwareprogrammering met behulp van instructie-DNA's. (A) Reactiekinetiek van drie soorten instructie-DNA's. De toevoeging van 8 nM NM0 en NM1 Trap DNA's maakt snelle logisch toegestane trapping (ononderbroken lijnen) van NF's naar NM met de "0" en "1" toestanden mogelijk, respectievelijk, en geen of langzame logica-verboden binding (stippellijnen). De 1 nM Report DNA-toevoeging toont binding van NF's aan NR's met een vertragingstijd. (B) Programmering van de NOT-poort van een If-Then-Else-instructie naar een combinatie van instructie-DNA's die de NNN coderen. (C) GEEN poortwerking in de LNT. Voor invoer “0, ” de NF heeft geen specifieke interactie met M0 en genereert NF-NR-assemblages (cyaan gestippelde cirkel) als de uitvoer "1" (rapportageverhouding> 0,2, groene doos). Voor DNA-invoer "1" opgeslagen in het NM, de NF's zitten vast aan de NM1 (gele gestippelde cirkel), resulterend in de output “0” (rapportageverhouding =<0,2, groene doos). Krediet:wetenschappelijke vooruitgang, doi:10.1126/sciadv.abb3348

Programmeerstrategie

Kim et al. gebruikte twee soorten instructie-DNA's genaamd Trap en Report DNA's om instructies voor de nano-drijvers te geven. Ze ontwierpen specifiek Trap DNA om de nano-floaters te binden om logische besluitvorming nanodeeltjes te vormen. Het team optimaliseerde de concentratie van instructie-DNA's en de dichtheid van elk nanodeeltje om snelle vangkinetiek te induceren in vergelijking met rapportage. Het competitieve trapping- en rapportagegedrag resulteerde in bindende kinetiek uitgedrukt als een als-dan-anders-verklaring, waardoor ze eerst kunnen zoeken of de If-voorwaarde voldeed aan de bewerkingen TRUE of FALSE en vervolgens de instructie "then" of "else" uitvoeren. De wetenschappers implementeerden de logische operatie door val-DNA en Report DNA te mengen in de NVNA-LNT-chip. Tijdens het proces, ze namen nota van de vergadering van een paar logisch verboden staten, die ze verder hebben geoptimaliseerd.

Programmeren van een Booleaanse logische poort met twee ingangen met NNN en demonstratie van een resetfunctie. (A) Perceptron met één laag voor een EN-logische poort. Het nanodeeltjesnetwerk bij vier invoercombinaties wordt weergegeven met de ononderbroken lijnen die de reactie van de nanodeeltjesassemblage aangeven en de stippellijnen die geen of een onderdrukte reactie aangeven. De uitvoer "1" (blauwe doos) wordt weergegeven door NF-NR-rapportage (blauwe stippen) naar NF-NM-trapping (groene stippen) boven 0,2 (groene doos). (B) Meerdere uitvoeringen van logische poorten in een enkele chip door te resetten na elke uitvoering (gele doos). (C) Uitvoering van INH- en NOR-logische poorten met behulp van gewichtscodering. (D) Uitvoering van OR, NEN, XOR, en XNOR logische poorten met behulp van meerlagige perceptron met twee soorten NF. De output "1" wordt weergegeven door een rapportageverhouding tussen 0,2 en 0,6 omdat een enkele NF tussen twee NF's de output "1" genereert. Credit:Science Advances, doi:10.1126/sciadv.abb3348

Nanodeeltjes neuraal netwerk met reset en herbruikbaarheid

Het team vertegenwoordigde het reactienetwerk tussen meerdere nanodeeltjes verbonden via instructie-DNA's, met behulp van een perceptron - een soort kunstmatig neuraal netwerk voor een binaire classificatie. Ze breidden de programmeerstrategie uit om het neurale netwerk van nanodeeltjes (NNN) op het LNT-platform te bouwen en implementeerden willekeurige Booleaanse logische circuits voor twee-bits ingangen. Vervolgens berekenden ze het aantal knooppunten van nanodeeltjes dat nodig is om Booleaanse logische operatoren op het neurale netwerk functioneel te voltooien. De hardware vertrouwde op covalent gemodificeerde nanostructuren op een lipide-chip voor meerdere uitvoeringen. Ze testten de resetfunctie van het systeem op herbruikbaarheid door alle DNA-assemblages te dehybridiseren na het uitwisselen van de bufferoplossing in de opstelling. Door de reset konden alleen gethioleerde DNA's op de nanodeeltjes blijven, daardoor terugkerend naar de begintoestand voor de volgende functie.

Uitvoering van een 2-bit comparator met beslissingsboom op een enkele chip. (A) Digitaal logisch circuit en NNN-diagram voor AB> CD, en operatie resultaat van 16 combinaties van twee 2-bit input AB en CD. (B) Beslisbomen voor de magnitude comparator. De tweelaagse boomstructuur genereert drie resultaten, die de relatieve grootte van twee 2-bits binaire ingangen aangeeft. Vier-bit ingangen van 1111, 0110, en 1000 resulteert in AB =CD, AB CD respectievelijk. Schaalbalken, 1 m. Krediet:wetenschappelijke vooruitgang, doi:10.1126/sciadv.abb3348

Het besluitvormingsproces en de uitwaaierende logische poort

Kim et al. vervolgens het systeem verkend met een sequentiële beslisboom. De beslissingsboom leek op een stroomdiagram om een definitieve beslissing van JA of NEE te produceren in het neurale netwerk van nanodeeltjes. Vanwege hun geometrische kenmerken en optische eigenschappen op nanoschaal, de plasmonische nanodeeltjeskern van de lipide nanotablet was van cruciaal belang voor computergebruik. Naarmate het aantal knooppunten van nanodeeltjes en de bijbehorende complexiteit van het logische circuit toenam, de reactiekinetiek bleef identiek door parallelle reacties van het meerlaagse perceptron. Het team gebruikte krachtige programmeerbaarheid en de resetfunctie van de setup om de twee-bits comparator sequentieel te bedienen.

Op deze manier, Sungi Kim en collega's ontwikkelden een perceptron voor nanodeeltjes met de op nanodeeltjes gebaseerde von Neuman-architectuur (NVNA) op een lipid nanotablet (LNT) -chip en verkenden het systeem met een sequentiële besluitvormingsboom. De opstelling omvatte een resetfunctie voor herbruikbaarheid. De op nanodeeltjes gebaseerde computerarchitectuur en het neurale netwerk van nanodeeltjes (NNN) boden een platform voor moleculair computergebruik naast instructie-DNA's. Het proces maakte schaalbaarheid mogelijk en baant de weg voor het gebruik van nanodeeltjes in diep leren, neurale interfaces en neuromorphic computing om complexe biomoleculaire informatie te beheren en analyseren. Deze computerarchitectuur kan worden ingebed in microfluïdica om complexe levende systemen na te bootsen en te ondervragen om slimme screeningsystemen voor geneesmiddelen te ontwikkelen.

Omgevingslicht verandert breking in 2D-materiaal

Onderzoekers ontwikkelen dual-excitation decoderingsstrategie voor zeer nauwkeurige thermische detectie

Hoofdlijnen

Wetenschap

Elektronica
Biologie
Zonsverduistering
Wiskunde
French | Italian | Spanish | Portuguese | Swedish | German | Dutch | Danish | Norway |