Команда исследователей из Ирландии, Нидерландов и США разработала молекулярный слой толщиной 2 нм — в 50 000 раз тоньше человеческого волоса — который запоминает историю электронов, проходящих сквозь него. По словам профессора Дэмиена Томпсона из Университета Лимерика, «вероятность переключения и значения состояний вкл/выкл непрерывно меняются в молекулярном материале, который обеспечивает новую, прорывную альтернативу традиционным цифровым переключателям на основе кремния, которые могут быть либо включены, либо выключены».

Новые динамические органические переключатели демонстрируют все логические функции, необходимые для глубокого обучения, успешно имитируя поведение синапсов мозга.

Для имитации динамического поведения синапсов на молекулярном уровне исследователи соединили быстрый перенос электронов (похожий на биоэлектрические потенциалы и быстрые процессы деполяризации в биологии) с медленным спариванием протонов, ограниченных диффузией (напоминает роль биологических ионов кальция или нейромедиаторов), пишет Science Daily.

Поскольку перенос электронов и спаривание протонов происходят внутри материала в разном временном масштабе, трансформация может имитировать пластичное поведение синапсов, обучение «условным рефлексам» и все логические затворы для цифровых цепей простым изменением напряжения и длительности импульсов во время синтеза.

«Научное сообщество давно поняло, что кремниевые технологии работают совсем не так, как наш мозг, и поэтому мы должны использовать новые типы электронных материалов на основе мягких молекул, чтобы получить нейроморфные вычислительные сети», — говорится в статье.

Исследование открывает возможность создания полностью новых адаптивные и реконфигурируемых систем, получения химических соединений и лекарств, новых органических материалов для вычислительной техники и записи инфомации в больших дата-центрах.

Калифорнийская компания BrainChip объявила о начале продаж своих плат Mini PCIe на базе нейорморфного чипа AKD1000. Системы BrainChip способны проводить обучение ИИ на самом устройстве, независимо от подключения к облаку.