Axon-mimicking materials for computing
생체모방 능동전송.신용 거래:자연(2024).DOI: 10.1038/s41586-024-07921-z

텍사스 A&M 대학, 샌디아 국립 연구소, 리버모어, 스탠포드 대학의 연구팀은 보다 효율적인 컴퓨팅을 위한 재료를 설계하기 위해 두뇌에서 교훈을 얻고 있습니다.발견된 새로운 종류의 물질은 전송선을 따라 이동할 때 전기 신호를 자발적으로 전파함으로써 축삭의 동작을 모방한 최초의 물질입니다.이러한 발견은 컴퓨팅과 인공 지능의 미래에 매우 중요할 수 있습니다.

이 연구는자연.

어느금속 도체에서 전파되면 금속의 자연 저항으로 인해 진폭이 손실됩니다.최신 컴퓨터 처리(CPU) 및 그래픽 처리 장치에는 칩 내에서 전기 신호를 이동시키는 약 30마일의 미세한 구리선이 포함될 수 있습니다.이러한 손실은 빠르게 증가하므로 증폭기는 펄스 무결성을 유지해야 합니다.이러한 설계 제약은 현재 상호 연결 밀도가 높은 칩의 성능에 영향을 미칩니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 연구자들은 축삭에서 영감을 얻었습니다.축삭은 척추동물의 신경 세포 또는 뉴런의 일부입니다.신경 세포체에서 멀리 떨어져 있습니다.

"종종 우리는 한 장소에서 다른 장소, 더 먼 장소로 데이터 신호를 전송하고 싶어합니다"라고 Sandia National Lab의 박사후 연구원이자 전 박사 과정 학생인 수석 저자인 Tim Brown 박사는 말했습니다.Texas A&M의 엔지니어링.

"예를 들어, CPU 칩의 가장자리에서 중앙 근처의 트랜지스터로 전기 펄스를 전송해야 할 수도 있습니다. 전도성이 가장 좋은 금속의 경우에도 저항은 다음과 같습니다.전송된 신호를 지속적으로 소산하므로 일반적으로 전송 라인을 절단하고 신호를 증폭시키므로 에너지, 시간 및 공간이 소모됩니다.생물학은 일을 다르게 합니다. 뇌의 일부 신호는 센티미터 거리에 걸쳐 전송되지만 훨씬 더 저항성이 있는 유기물로 만들어진 축삭을 통해 신호를 방해하거나 증폭시키지 않습니다."

Texas A&M 재료공학부 부교수인 Patrick Shamberger 박사에 따르면, 축색돌기는 통신 고속도로입니다.그들은 한 뉴런에서 이웃 뉴런으로 신호를 전달합니다.뉴런은 신호 처리를 담당하지만 축삭은 신호를 한 뉴런에서 이웃 뉴런으로 이동시키는 광섬유 케이블과 같습니다.

축삭 모델과 마찬가지로 이 연구에서 발견된 물질은 프라이밍된 상태로 존재하여 축색을 따라 전달되는 전압 펄스를 자발적으로 증폭할 수 있습니다.연구원들은 란타늄 코발트 산화물의 전자 상전이를 이용하여 가열될 때 훨씬 더 전기 전도성을 갖게 됩니다.이 특성은 신호가 재료를 통과할 때 생성되는 소량의 열과 상호 작용하여 포지티브 피드백 루프를 생성합니다.

그 결과 작은 섭동의 증폭, 음의 전기 저항, AC 신호의 비정상적으로 큰 위상 변이 등 일반적인 수동 전기 부품(저항기, 커패시터, 인덕터)에서는 관찰되지 않는 일련의 이상한 동작이 발생합니다.

Shamberger에 따르면 이러한 물질은 반안정적인 "골디락스 상태"로 존재하기 때문에 독특합니다.전기 펄스는 붕괴되지도 않고 열폭주를 나타내거나 분해되지도 않습니다.대신, 물질을 일정한 전류 조건에서 유지하면 자연적으로 진동하게 됩니다.연구원들은 이 동작을 활용하여 스파이크 동작을 생성하고 전송선을 따라 이동하는 신호를 증폭할 수 있다고 판단했습니다.

"우리는 본질적으로 재료의 내부 불안정성을 이용하여 전자 펄스가 통과할 때 전자 펄스를 계속 강화합니다..이러한 행동은 공동 저자인 Stan Williams 박사에 의해 이론적으로 예측되었지만, 이것이 그 존재가 확인된 첫 번째 사례입니다."

이러한 발견은 에너지 사용에 대한 수요가 증가하는 컴퓨팅의 미래에 매우 중요할 수 있습니다.데이터 센터는 2030년까지 미국 전력의 8%를 사용할 것으로 예상되며, 인공 지능은 그 수요를 극적으로 증가시킬 수 있습니다.장기적으로 이는 동적 재료를 이해하고 생물학적 영감을 활용하여 보다 효율적인 컴퓨팅을 촉진하는 단계입니다.

추가 정보:Timothy D. Brown 외, Axon과 유사한 활성 신호 전송,자연(2024).DOI: 10.1038/s41586-024-07921-z

소환:Axon을 모방한 재료는 보다 효율적인 컴퓨팅에 대한 가능성을 보여줍니다(2024년 9월 12일)2024년 9월 12일에 확인함https://techxplore.com/news/2024-09-axon-mimicking-materials-efficient.html에서

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