Вдохновленные мозгом, исследователи уже давно стремятся разработать "ионику" в водном растворе. В то время как ионы в воде движутся медленнее, чем электроны в полупроводниках, ученые считают, что разнообразие ионных частиц с различными физическими и химическими свойствами может быть использовано для более богатой и разнообразной обработки информации.

Однако ионные вычисления все еще находятся в зачаточном состоянии. На сегодняшний день лаборатории разрабатывали только отдельные ионные устройства, такие как ионные диоды и транзисторы, но никто до сих пор не объединил множество таких устройств в более сложную схему для вычислений.

Команда исследователей из Гарвардской школы инженерных и прикладных наук имени Джона А. Полсона (SEAS) в сотрудничестве с биотехнологическим стартапом DNA Script разработала ионную схему, состоящую из сотен ионных транзисторов, и выполнила основной процесс вычислений по нейронной сети.

Исследование опубликовано в Передовые материалы.

Исследователи начали с создания нового типа ионного транзистора с использованием недавно разработанной ими технологии. Транзистор состоит из водного раствора молекул хинона, сопряженного с двумя концентрическими кольцевыми электродами с центральным дисковым электродом, похожим на яблочко. Два кольцевых электрода электрохимически понижают и настраивают локальный рН вокруг центрального диска, производя и улавливая ионы водорода. Напряжение, приложенное к центральному диску, вызывает электрохимическую реакцию, генерирующую ионный ток от диска в воду. Скорость реакции можно ускорить вверх или вниз - увеличивая или уменьшая ионный ток - путем настройки локального значения рН. Другими словами, рН управляет или вентилирует ионный ток диска в водном растворе, создавая ионный аналог электронного транзистора.

Затем они сконструировали ионный транзистор с pH-стробированием таким образом, что ток диска является арифметическим умножением напряжения диска и "весового" параметра, представляющего локальный pH-стробирования транзистора. Они организовали эти транзисторы в массив 16 × 16, чтобы расширить аналоговое арифметическое умножение отдельных транзисторов в аналоговое матричное умножение, при этом массив локальных значений pH служит весовой матрицей, встречающейся в нейронных сетях.

"Умножение матриц является наиболее распространенным вычислением в нейронных сетях для искусственного интеллекта", - сказал Ву-Бин Юнг, аспирант SEAS и первый автор статьи. "Наша ионная схема выполняет матричное умножение в воде аналоговым способом, полностью основанным на электрохимическом оборудовании".

"Микропроцессоры манипулируют электронами цифровым способом для выполнения умножения матриц", - сказал Донхи Хэм, профессор электротехники и прикладной физики Гордона Маккея в SEAS и старший автор статьи. "Хотя наша ионная схема не может быть такой же быстрой или точной, как цифровые микропроцессоры, электрохимическое матричное умножение в воде само по себе очаровательно и потенциально может быть энергоэффективным".

Теперь команда стремится обогатить химическую сложность системы.

"До сих пор мы использовали только 3-4 ионные формы, такие как ионы водорода и хинона, для обеспечения стробирования и ионного транспорта в водно-ионном транзисторе", - сказал Юнг. "Будет очень интересно использовать более разнообразные ионные виды и посмотреть, как мы можем использовать их, чтобы обогатить содержание обрабатываемой информации".

Исследование было проведено в соавторстве с Хан Сэ Чжуном, Джун Вангом, Генри Хинтоном, Максимом Фурнье, Адрианом Хорганом, Ксавье Годроном и Робертом Николом. Это было частично поддержано Управлением директора национальной разведки (ODNI), Деятельностью по передовым исследовательским проектам разведки (IARPA), в рамках гранта 2019-19081900002.