دماغ کی طرح کمپیوٹنگ کے لیے بہتر یادداشت

TSUKUBA، جاپان، 15 مئی 2021 – (ACN نیوز وائر) – سائنس دان کمپیوٹرز کے لیے نیورون جیسے جنکشن بنانے میں بہتر ہو رہے ہیں جو انسانی دماغ کی بے ترتیب معلومات کی پروسیسنگ، ذخیرہ کرنے اور یاد کرنے کی نقل کرتے ہیں۔ چائنیز اکیڈمی آف سائنسز کے Fei Zhuge اور ساتھیوں نے سائنس اور ٹیکنالوجی آف ایڈوانسڈ میٹریلز کے جریدے کے لیے ان 'میمریسٹرز' کے ڈیزائن میں تازہ ترین پیش رفت کا جائزہ لیا۔

کمپیوٹر مصنوعی ذہانت کے پروگراموں کا اطلاق پہلے سے سیکھی گئی معلومات کو یاد کرنے اور پیشین گوئیاں کرنے کے لیے کرتے ہیں۔ یہ پروگرام انتہائی توانائی اور وقت کی ضرورت کے حامل ہیں: عام طور پر، ڈیٹا کی وسیع مقدار کو علیحدہ میموری اور پروسیسنگ یونٹس کے درمیان منتقل کیا جانا چاہیے۔ اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے، محققین کمپیوٹر ہارڈویئر تیار کر رہے ہیں جو انسانی دماغ کی طرح زیادہ بے ترتیب اور بیک وقت معلومات کی منتقلی اور ذخیرہ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

ان 'نیورومورفک' کمپیوٹرز میں الیکٹرانک سرکٹس میں ایسے میمریسٹر شامل ہوتے ہیں جو کہ نیورونز کے درمیان جنکشن سے مشابہت رکھتے ہیں جسے Synapses کہتے ہیں۔ توانائی کسی مواد کے ذریعے ایک الیکٹروڈ سے دوسرے الیکٹروڈ تک بہتی ہے، بالکل ایسے جیسے ایک نیورون Synapse کے پار اگلے نیورون تک سگنل چلاتا ہے۔ سائنس دان اب اس درمیانی مواد کو بہتر طریقے سے ٹیون کرنے کے طریقے تلاش کر رہے ہیں تاکہ معلومات کا بہاؤ زیادہ مستحکم اور قابل اعتماد ہو۔

"آکسائڈز یادداشتوں میں سب سے زیادہ استعمال ہونے والا مواد ہے،" Zhuge کہتے ہیں۔ "لیکن آکسائڈ یادداشتوں میں غیر اطمینان بخش استحکام اور قابل اعتماد ہے۔ آکسائیڈ پر مبنی ہائبرڈ ڈھانچے اس کو مؤثر طریقے سے بہتر بنا سکتے ہیں۔

Memristors عام طور پر ایک آکسائڈ پر مبنی مواد سے بنے ہوتے ہیں جو دو الیکٹروڈ کے درمیان سینڈوچ ہوتے ہیں۔ محققین اس وقت بہتر نتائج حاصل کر رہے ہیں جب وہ الیکٹروڈ کے درمیان مختلف آکسائیڈ پر مبنی مواد کی دو یا زیادہ تہوں کو جوڑتے ہیں۔ جب برقی رو نیٹ ورک کے ذریعے بہتی ہے، تو یہ آئنوں کو تہوں کے اندر بہنے کی ترغیب دیتی ہے۔ آئنوں کی حرکتیں بالآخر میمریسٹر کی مزاحمت کو تبدیل کرتی ہیں، جو کہ جنکشن کے ذریعے سگنل بھیجنے یا روکنے کے لیے ضروری ہے۔

الیکٹروڈ کے لیے استعمال ہونے والے مرکبات کو تبدیل کرکے یا انٹرمیڈیٹ آکسائیڈ پر مبنی مواد کو ایڈجسٹ کرکے یادداشتوں کو مزید بنایا جاسکتا ہے۔ Zhuge اور اس کی ٹیم فی الحال آپٹیکل کنٹرول شدہ آکسائڈ میمریسٹرز پر مبنی آپٹیکل الیکٹرانک نیورومورفک کمپیوٹرز تیار کر رہے ہیں۔ الیکٹرانک یادداشتوں کے مقابلے میں، فوٹوونک سے توقع کی جاتی ہے کہ وہ زیادہ آپریشن کی رفتار اور کم توانائی کی کھپت رکھتے ہیں۔ وہ اعلی کمپیوٹنگ کی کارکردگی کے ساتھ اگلی نسل کے مصنوعی بصری نظام کی تعمیر کے لیے استعمال ہو سکتے ہیں۔

مزید معلومات
فی زوج
سائنسز کے چینی اکیڈمی
ای میل:

سائنس اور ٹیکنالوجی کے بارے میں ایڈوانسڈ میٹریلز جرنل (STAM)
اوپن ایکسیس جرنل STAM میٹریل سائنس کے تمام پہلوؤں پر شاندار تحقیقی مضامین شائع کرتا ہے، بشمول فنکشنل اور ساختی مواد، نظریاتی تجزیہ، اور مواد کی خصوصیات۔

ڈاکٹر یوشیکازو شنوہارا
STAM پبلشنگ ڈائریکٹر
ای میل:

پریس ریلیز ریسرچ ایس ای اے فار سائنس اینڈ ٹیکنالوجی آف ایڈوانسڈ میٹریلز کے ذریعے تقسیم کی گئی۔

موضوع: تحقیق اور ترقی

ماخذ: جدید مواد کی سائنس اور ٹیکنالوجی
سیکٹر: نےنو

https://www.acnnewswire.com

ایشیاء کارپوریٹ نیوز نیٹ ورک سے

حق اشاعت © 2021 اے سی این نیوزوائر۔ جملہ حقوق محفوظ ہیں. ایشیا کارپوریٹ نیوز نیٹ ورک کا ایک ڈویژن۔

ماخذ: http://www.acnnewswire.com/press-release/english/66672/