A mesterséges intelligencia neurális hálózataiban legelterjedtebb mátrixszorzást vízben végzi el analóg módon, amely teljes mértékben egy elektrokémiai gépezeten alapul.

Egy fizikusokból álló csapat sikeresen kifejlesztett egy ionos áramkört, egy olyan processzort, amely nem a szilárd félvezetőben lévő elektronok, hanem a vizes oldatban lévő töltött atomok és molekulák mozgásán alapul. Mivel ez közelebb áll ahhoz, ahogyan az agy az információt továbbítja, azt mondják, az általuk kifejlesztett eszköz lehet a következő lépés az agyhoz hasonló számítástechnika terén.

"A vizes oldatban lévő ionos áramkörök az ionokat igyekeznek töltéshordozóként használni a jelfeldolgozáshoz. Egy vizes ionos áramkörről számolunk be... Az analóg számítástechnikára képes funkcionális ionos áramkör bemutatása egy lépés a kifinomultabb vizes ionika felé" - írja a Harvard Egyetem fizikusa, Woo-Bin Jung és az általa vezetett csapat új tanulmányában.

Az agyban a jelátvitel jelentős része az ionoknak nevezett töltött molekulák mozgása folyékony közegben. Bár az agy hihetetlen feldolgozási teljesítményét rendkívül nagy kihívás megismételni, a tudósok arra gondoltak, hogy a számítástechnikában hasonló rendszert lehetne alkalmazni: ionokat tolni egy vizes oldaton keresztül. Ez lassabb lenne, mint a hagyományos, szilíciumalapú számítástechnika, de érdekes előnyökkel járhat - számolt be a ScienceAlert.

Az ionok például sokféle molekulából létrehozhatók, amelyek mindegyikének különböző tulajdonságai vannak, és amelyeket különböző módon lehetne kihasználni. De először a tudósoknak meg kell mutatniuk, hogy ez működhet.

Jung és kollégái éppen ezen dolgoznak. Az első lépés egy működőképes ionikus tranzisztor megtervezése volt, egy olyan eszközé, amely egy jelet kapcsol vagy erősít. Legutóbbi előrelépésük során több száz ilyen tranzisztort kombináltak, hogy ionos áramkörként működjenek együtt.

A tranzisztor elektródák "bikaszem" elrendezésében közepén egy kis korong alakú elektróda van, körülötte pedig két koncentrikus gyűrűs elektróda. Ez kapcsolódik a kinonmolekulák vizes oldatához. A központi korongra kapcsolt feszültség hidrogénionok áramát generálja a kinonoldatban. Eközben a két gyűrűs elektróda a kapuhoz tartozó oldat pH-értékét módosítja, növelve vagy csökkentve az ionáramot.

Ez a tranzisztor a gyűrűpár kapuzása által meghatározott "súly" paraméter fizikai szorzását végzi a lemezfeszültséggel, és ionos áramként ad választ. A neurális hálózatok azonban nagymértékben támaszkodnak a mátrixszorzásnak nevezett matematikai műveletre, amely többszörös szorzást jelent. Ezért a csapat 16x16-os, egyenként számtani szorzásra képes tranzisztoraikból álló tömböket tervezett, hogy olyan ionos áramkört hozzanak létre, amely képes a mátrixszorzásra.

"A mátrixszorzás a legelterjedtebb számítás a mesterséges intelligencia neurális hálózataiban. A mi ionos áramkörünk a mátrixszorzást vízben végzi el analóg módon, amely teljes mértékben egy elektrokémiai gépezeten alapul" - mondja Jung.

A technológiának természetesen jelentős korlátai vannak. A 16 áramot nem lehet külön-külön felbontani, ami azt jelenti, hogy a műveletet nem egyidejűleg, hanem szekvenciálisan kellett elvégezni, ami jelentősen lelassította az amúgy is viszonylag lassú technológiát. A siker azonban egy lépés a kifinomultabb ionikus számítástechnika felé: csak akkor találhatunk megoldást, ha látjuk a problémát.

A következő lépés az lesz, hogy a molekulák szélesebb skáláját vezetik be a rendszerbe, hogy megnézzék, lehetővé teszi-e az áramkör számára, hogy összetettebb információkat dolgozzon fel. "Eddig csak 3-4 fajta iont, például hidrogén- és kinonionokat használtunk, hogy lehetővé tegyük a vizes ionos tranzisztorban a kapuzást és az ionos transzportot. Nagyon érdekes lesz változatosabb ionfajtákat alkalmazni, és megnézni, hogyan tudjuk kihasználni őket a feldolgozandó információtartalom gazdagabbá tételére" - mondta Jung.

A csapat megjegyezte, hogy a végső cél nem az, hogy az elektronikával versenyezzenek vagy helyettesítsék az elektronikát az ionokkal, hanem, hogy kiegészítsék, talán egy hibrid technológia formájában, amely mindkettő képességeit magában hordozza.

Forrás: computerworld.hu / sciencealert.com / onlinelibrary.wiley.com