Naarmate de vooruitgang in traditioneel computergebruik vertraagt, nieuwe vormen van computergebruik komen op de voorgrond. Bij Penn State, een team van ingenieurs probeert een type computergebruik te ontwikkelen dat de efficiëntie van de neurale netwerken van de hersenen nabootst en tegelijkertijd gebruikmaakt van de analoge aard van de hersenen.

Moderne computers zijn digitaal, bestaat uit twee staten, aan-uit of één en nul. Een analoge computer, zoals de hersenen, heeft veel mogelijke toestanden. Het is het verschil tussen een lichtschakelaar aan- of uitzetten en een dimmerschakelaar in verschillende hoeveelheden verlichting zetten.

Neuromorfe of door de hersenen geïnspireerde computers worden al meer dan 40 jaar bestudeerd, volgens Saptarshi Das, de teamleider en assistent-professor in de ingenieurswetenschappen en mechanica van Penn State. Wat nieuw is, is dat nu de grenzen van digitaal computergebruik zijn bereikt, de behoefte aan snelle beeldverwerking, bijvoorbeeld voor zelfrijdende auto's, is gegroeid. De opkomst van big data, waarvoor soorten patroonherkenning nodig zijn waarvoor de hersenarchitectuur bijzonder geschikt is, is een andere drijfveer in het streven naar neuromorfisch computergebruik.

"We hebben krachtige computers, daar is geen twijfel over, het probleem is dat je het geheugen op één plek moet opslaan en ergens anders moet computeren, ' zei Das.

Het pendelen van deze gegevens van geheugen naar logica en weer terug kost veel energie en vertraagt ​​de rekensnelheid. In aanvulling, deze computerarchitectuur vereist veel ruimte. Als de berekening en geheugenopslag zich in dezelfde ruimte zouden kunnen bevinden, dit knelpunt zou kunnen worden weggenomen.

"We creëren kunstmatige neurale netwerken, die proberen de energie- en gebiedsefficiëntie van de hersenen na te bootsen, " legde Thomas Sranghamer uit, een doctoraatsstudent in de Das-groep en eerste auteur van een paper onlangs gepubliceerd in Natuur Communicatie. "Het brein is zo compact dat het bovenop je schouders past, terwijl een moderne supercomputer een ruimte inneemt ter grootte van twee of drie tennisbanen."

Zoals synapsen die de neuronen in de hersenen verbinden die opnieuw kunnen worden geconfigureerd, de kunstmatige neurale netwerken die het team aan het bouwen is, kunnen opnieuw worden geconfigureerd door een kort elektrisch veld toe te passen op een vel grafeen, de één-atomige dikke laag koolstofatomen. In dit werk tonen ze minstens 16 mogelijke geheugentoestanden, in tegenstelling tot de twee in de meeste op oxide gebaseerde memristors, of geheugenweerstanden.

"Wat we hebben laten zien, is dat we een groot aantal geheugentoestanden met precisie kunnen regelen met behulp van eenvoudige grafeen-veldeffecttransistoren, ' zei Das.

Het team denkt dat het haalbaar is om deze technologie op commerciële schaal op te voeren. Met veel van de grootste halfgeleiderbedrijven die actief bezig zijn met neuromorfisch computergebruik, Das denkt dat ze dit werk interessant zullen vinden.

Naast Das en Shranghamer, de extra auteur op het papier, getiteld "Graphene Memristive Synapses for High Precision Neuromorphic Computing, " is Aaryan Oberoi, doctoraatsstudent in de ingenieurswetenschappen en mechanica.