सिलिकॉन को आकार बदलने वाले अणुओं से बदलना

शोधकर्ता आणविक उपकरण दिखाते हैं जो मेमोरी, लॉजिक और सिनैप्स भूमिकाओं के बीच स्विच करते हैं, जिससे सीधे इलेक्ट्रॉनिक सामग्रियों के भीतर अनुकूली न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग सक्षम हो जाती है।





जैसे-जैसे कंप्यूटिंग सिस्टम सिलिकॉन सीमा से आगे बढ़ते हैं, शोधकर्ता ऐसी सामग्री की तलाश करते हैं जो डेटा को संग्रहीत और संसाधित करने के अलावा और भी बहुत कुछ कर सके।आणविक इलेक्ट्रॉनिक्स ने एक बार अल्ट्रा कॉम्पैक्ट उपकरणों का वादा किया था, लेकिन वास्तविक दुनिया में आणविक व्यवहार अप्रत्याशित साबित हुआ।समानांतर में, न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग का लक्ष्य ऐसे हार्डवेयर का निर्माण करना है जो मस्तिष्क की तरह सीख और अनुकूलन कर सके।फिर भी अधिकांश मौजूदा प्लेटफ़ॉर्म कठोर सामग्रियों पर भरोसा करते हैं जो केवल जटिल सर्किटरी के माध्यम से सीखने का अनुकरण करते हैं।


इस अंतर को संबोधित करने के लिए, भारतीय विज्ञान संस्थान के शोधकर्ताओं ने अनुकूली बुद्धिमत्ता को सीधे आणविक पदार्थ में एनकोड करने का एक नया तरीका प्रदर्शित किया है।सेंटर फॉर नैनो साइंस एंड इंजीनियरिंग में श्रीतोष गोस्वामी के नेतृत्व में टीम ने आणविक उपकरण विकसित किए जिनके कार्य को मांग पर बदला जा सकता है।एक एकल उपकरण मेमोरी, लॉजिक, एनालॉग प्रोसेसर, चयनकर्ता या इलेक्ट्रॉनिक सिनैप्स के रूप में कार्य कर सकता है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि इसे कैसे उत्तेजित किया जाता है।

अनुकूलनशीलता रासायनिक डिज़ाइन से आती है।शोधकर्ताओं ने 17 रूथेनियम आधारित आणविक परिसरों को संश्लेषित किया और दिखाया कि आणविक संरचना और आसपास के आयनों में छोटे परिवर्तन इलेक्ट्रॉनों की गति को बहुत प्रभावित करते हैं।इस रसायन विज्ञान को ट्यून करके, एक ही उपकरण आचरण स्थितियों की एक विस्तृत श्रृंखला में डिजिटल और एनालॉग व्यवहार के बीच स्विच कर सकता है।

इस व्यवहार को समझाने के लिए, टीम ने क्वांटम रसायन विज्ञान और शरीर भौतिकी को मिलाकर एक सैद्धांतिक ढांचा विकसित किया।मॉडल कैप्चर करता है कि कैसे इलेक्ट्रॉन परिवहन, आणविक ऑक्सीकरण और कमी और आयन पुनर्व्यवस्था एक साथ स्विचिंग गतिशीलता और स्थिरता निर्धारित करते हैं।यह आणविक संरचना से डिवाइस फ़ंक्शन की भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है।यह दृष्टिकोण एक ही सामग्री के भीतर स्मृति और गणना को जोड़ता है, न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर की ओर एक मार्ग खोलता है जहां सीखना पदार्थ में ही निर्मित होता है।


शोध की प्रमुख विशेषताओं में शामिल हैं:

अनुकूली व्यवहार के साथ रासायनिक रूप से डिज़ाइन किए गए आणविक उपकरण
एक ही डिवाइस में एकाधिक फ़ंक्शन एन्कोड किए गए
एक ही सामग्री में एकीकृत स्मृति और संगणना
आणविक संरचना को कार्य से जोड़ने वाला पूर्वानुमानित सिद्धांत
सीईएनएसई में विजिटिंग वैज्ञानिक और रासायनिक डिजाइन का नेतृत्व करने वाले अध्ययन के सह-लेखक श्रीब्रत गोस्वामी कहते हैं, "इलेक्ट्रॉनिक सामग्रियों में इस स्तर पर अनुकूलनशीलता देखना दुर्लभ है। यहां, रासायनिक डिजाइन एक सादृश्य के रूप में नहीं, बल्कि एक कार्य सिद्धांत के रूप में गणना से मिलता है।"