メモリスティブナノポア:生物学とコンピューティングの融合
新しい技術は、メムリスティブナノポアを使って脳の機能を真似して、進化したメモリーシステムを作ってるよ。
― 0 分で読む
目次
最近の技術の進歩は、記憶やコンピューティングに対する考え方に新しい扉を開いているんだ。一つのワクワクする分野は、メモリスティブナノポアの開発で、これは過去の状態を記憶できる小さなチャネルで、私たちの脳の働きに似てる。これらのナノポアは、受け取る電気信号に基づいて行動を変えられるから、生物系のシナプスみたいに動けるんだ。
メモリスタって何?
メモリスティブ技術の根幹には、メモリスタっていう電気部品があるんだ。これは、通過した電荷の量を記憶できるっていう特性を持ってて、この特性が「メモリー」と「レジスター」を組み合わせた名前の由来なんだよ。従来のレジスターとは違って、メモリスタは過去の電気活動に基づいて抵抗を変えることができるから、より効率的なコンピュータシステムを作る可能性がすごくあるの。
ナノポアの役割
ナノポアはめっちゃ小さい穴で、数ナノメートルの大きさ。自然界や人工の材料に存在して、ナノスケールで流体やイオン、他の物質の流れを制御するのに使える。ユニークな特性があるから、新しいタイプのメモリデバイスやセンサーの開発に最適なんだ。
ナノポアにおけるメモリスティブな挙動の仕組み
ナノポアのメモリスティブな挙動は、導電状態と非導電状態の間で切り替えができることから来ているんだ。この切り替えは、電圧をかけることで制御されることが多い。電圧をかけると、ナノポアはイオンを通す(導電状態)か、それともブロックする(非導電状態)ことができる。ナノポアが以前に導電状態だったか非導電状態だったかを「記憶」できることで、複雑なデータストレージと処理ができるんだ。
電気湿潤と疎水ゲーティング
ナノポアがメモリスティブな挙動を示す主なメカニズムの一つが電気湿潤。これは、電場をかけることで表面の濡れ特性が変わるプロセスなんだ。例えば、疎水性のゲートを持つナノポアでは、電圧をかけることで水がポアを満たしたり、乾くことができる。このプロセスは、イオンの流れを調整することができるから、デバイスのメモリー効果を作り出すのに重要なんだ。
メモリスティブナノポアのエンジニアリング
効果的なメモリスティブナノポアを作るために、エンジニアたちはサイズ、形状、材料などいくつかの要素に注目してるんだ。うまく設計されたナノポアは、疎水性(水をはじく)と、電圧がかかったときに湿った状態と乾いた状態の間を素早く切り替える能力のバランスがいいんだ。これらのデザイン基準は、ナノポアがメモリデバイスで効果的に機能することを保障してるの。
生物からのインスピレーション
生物系、特にニューロンは、メモリスティブナノポアの設計にインスピレーションを与えてるんだ。神経系では、ニューロンが電気信号に基づいて開閉するイオンチャネルを通じてコミュニケーションをとる。これを真似することで、研究者たちは同様に機能するナノポアを開発できて、人工システムが情報を処理し、環境から「学ぶ」ことを可能にしてるんだ。
メモリスティブナノポアの応用
メモリスティブナノポアの応用可能性は広い。神経形態コンピューティングに使われることができ、これは人間の脳の機能を模倣するシステムを作ることを目的としているんだ。こういったデバイスは、より効率的な人工知能やデータストレージ、処理システムをもたらすことができる。また、さまざまな条件や環境で効果的に機能する生物模倣センサーの開発にも貢献できるんだ。
開発の課題
その可能性にもかかわらず、メモリスティブナノポアの開発にはまだ課題があるんだ。研究者たちは、これらのデバイスをより信頼性が高く、スケーラブルで、作製しやすくするために取り組まなきゃいけない。彼らの挙動を支配する根本的なメカニズムを理解することも、これらのナノポアの改良版を設計するのに重要なんだ。
結論
メモリスティブナノポアは、生物と技術の興味深い交差点を表してるんだ。生物系が情報を記憶し処理する方法を模倣することで、研究者たちはより洗練された効率的なコンピューティングデバイスの道を開いている。これが進んでいくと、記憶やデータ処理へのアプローチを革命的に変えるような技術の影響が見られるかもしれないね。
タイトル: Hydrophobically gated memristive nanopores for neuromorphic applications
概要: Brain-inspired computing has the potential to revolutionise the current von Neumann architecture, advancing machine learning applications. Signal transmission in the brain relies on voltage-gated ion channels, which exhibit the electrical behaviour of memristors, resistors with memory. State-of-the-art technologies currently employ semiconductor-based neuromorphic approaches, which have already demonstrated their efficacy in machine learning systems. However, these approaches still cannot match performance achieved by biological neurons in terms of energy efficiency and size. In this study, we utilise molecular dynamics simulations, continuum models, and electrophysiological experiments to propose and realise a bioinspired hydrophobically gated memristive nanopore. Our findings indicate that hydrophobic gating enables memory through an electrowetting mechanism, and we establish simple design rules accordingly. Through the engineering of a biological nanopore, we successfully replicate the characteristic hysteresis cycles of a memristor \tr{and construct a synaptic device capable of learning and forgetting}. This advancement offers a promising pathway for the realization of nanoscale, cost- and energy-effective, and adaptable bioinspired memristors.
著者: Gonçalo Paulo, Ke Sun, Giovanni di Muccio, Alberto Gubbiotti, Blasco Morozzo della Rocca, Jia Geng, Giovanni Maglia, Mauro Chinappi, Alberto Giacomello
最終更新: 2023-11-28 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2306.12187
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2306.12187
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://doi.org/10.1088/0957-4484/24/38/382001
- https://doi.org/10.1021/acsnano.0c04387
- https://doi.org/10.1021/acsnano.0c09958
- https://doi.org/10.1080/00018732.2010.544961
- https://doi.org/10.1002/anie.201606742
- https://doi.org/10.1038/ncomms7337
- https://doi.org/10.1063/5.0140736
- https://doi.org/10.1016/j.jmb.2014.07.030
- https://arxiv.org/abs/2303.08774
- https://doi.org/10.1038/s41565-020-0655-z
- https://doi.org/10.1126/science.adc9150
- https://doi.org/10.1038/s41928-018-0103-3
- https://doi.org/10.3390/ijms21010009
- https://doi.org/10.1126/science.adf6400
- https://doi.org/10.3389/fsci.2023.1017235
- https://doi.org/10.1038/s41467-023-36730-7
- https://doi.org/10.3389/fnins.2011.00108
- https://doi.org/10.1063/5.0147647
- https://doi.org/10.1021/cm200501e
- https://doi.org/10.1021/jacs.7b13136
- https://doi.org/10.1073/pnas.1318018111
- https://doi.org/10.1016/s0006-3495
- https://doi.org/10.1038/s41467-018-05970-3
- https://doi.org/10.1021/acsnano.8b01282
- https://doi.org/10.1038/s41467-022-29727-1
- https://doi.org/10.1038/s41467-022-30539-6
- https://doi.org/10.1126/science.1254642
- https://doi.org/10.1016/j.sysarc.2017.01.003
- https://doi.org/10.1126/science.abf7923
- https://doi.org/10.1038/nature06932
- https://doi.org/10.1142/s021812741230011x
- https://doi.org/10.1113/jphysiol.1952.sp004764
- https://doi.org/10.1109/jproc.2015.2444094
- https://doi.org/10.1038/s43588-021-00184-y
- https://doi.org/10.1109/isscc.2019.8662396
- https://arxiv.org/abs/1810.04805
- https://arxiv.org/abs/2201.08239
- https://doi.org/10.3389%2Ffnano.2021.633026
- https://doi.org/10.1103/revmodphys.62.251
- https://doi.org/10.1021/acsnano.6b07865
- https://doi.org/10.1016/s0031-8914
- https://doi.org/10.1002/ppsc.200601009
- https://doi.org/10.1063/5.0044391
- https://doi.org/10.1038/s41928-021-00653-2
- https://doi.org/10.1038/s41563-021-00977-6
- https://doi.org/10.1016/j.colsurfa.2013.10.022
- https://doi.org/10.1016/s0001-8686
- https://doi.org/10.1063/1.1927514
- https://doi.org/10.1088/2634-4386/ac4a83