Массивы нанокристаллов смогут работать как нейросети в приложениях ИИ

Элайя Тимпсен (Elijah Thimsen), доцент Школы инженерных и прикладных наук Вашингтонского университета в Сент-Луисе (штат Миссури), вместе с коллегами разработал модель, служащую для тестирования теории, которая описывает транспорт электронов в неупорядоченном массиве соприкасающихся нанокристаллов.

Эта необычная теория рассматривает каждую наночастицу как узел, причём постулирует, что все узлы связаны со всеми, а не только с непосредственными соседями, причём электроны перемещаются только в наночастицах, не попадая в пространство между ними.

Результаты симуляции были в целом подтверждены экспериментами данными, полученными на проводящем атомно-силовом микроскопе. Массивно-параллельная сеть легированных нанокристаллов ZnO, связанных интерфейсами с переменным сопротивлением, генерировала пики электрического тока в отдельных точках, разделённых большими расстояниями.

Базируясь на верифицированной таким образом модели, Тимсен предложил создать обучаемый чип для задач распознавания образов, в котором неупорядоченный массив нанокристаллов будет эмулировать нейросеть с беспрецедентно большим количеством узлов.

«Если мы рассматриваем его как нейронную сеть, то хотим узнать, будет ли результат работы устройства зависеть от ввода, — пояснил Тимсен. — Как только удастся это доказать, мы сделаем следующий шаг и предложим новое устройство, которое позволит обучать эту систему для выполнения простой задачи распознавания образов».

Посвящённая этой работе статья вышла онлайн в Journal of Physical Chemistry C.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365