Hvordan forskere kan bruge matematik fra det 19. århundrede til at bygge fremtidens computere

Neuromorfisk databehandling er et computerområde, der bruger elektroniske kredsløb til at efterligne den menneskelige hjernes adfærd. Denne tilgang til databehandling er inspireret af den måde, hvorpå neuroner og synapser arbejder sammen om at behandle information. Neuromorfe computere har potentialet til at være meget mere effektive og kraftfulde end traditionelle computere, og de kan bruges til at løse en lang række problemer, såsom billedgenkendelse, naturlig sprogbehandling og kunstig intelligens.

En af hovedudfordringerne i udviklingen af ​​neuromorfe computere er at finde måder at bygge kredsløb på, der nøjagtigt kan efterligne neurons og synapsers adfærd. Forskere har udforsket en række forskellige tilgange til dette problem, herunder at bruge matematik fra det 19. århundrede.

Spintronics er et fysikfelt, der beskæftiger sig med opførsel af elektroners spins. Spintronics-enheder kan bruges til at lagre og behandle information, og de har potentialet til at være meget mere energieffektive end traditionelle elektroniske enheder. Forskere udforsker måder at bruge spintronics til at bygge neuromorfe computere.

Memristorer er en type elektronisk enhed, der kan huske deres tidligere tilstand. Memristorer kan bruges til at gemme information, og de har potentialet til at være meget mere tætte end traditionelle hukommelsesenheder. Forskere udforsker måder at bruge memristorer til at bygge neuromorfe computere.

Brugen af ​​matematik fra det 19. århundrede i neuromorfisk databehandling er et lovende forskningsområde. Ved at kombinere teknikkerne fra det 19. århundredes matematik med moderne teknologi, håber forskerne at bygge neuromorfe computere, der er mere effektive og kraftfulde end traditionelle computere.

Her er nogle specifikke eksempler på, hvordan forskere bruger matematik fra det 19. århundrede til at bygge fremtidens computere:

* I 2016 udviklede forskere ved University of California, Berkeley, en ny type memristor, der bruger magnetiske tunnelforbindelser (MTJ'er). MTJ'er er enheder, der tillader elektroner at tunnelere gennem et tyndt lag isolerende materiale. Modstanden af ​​en MTJ afhænger af den relative orientering af elektronernes spins på hver side af det isolerende lag. Ved at udnytte denne egenskab var forskerne i stand til at skabe en memristor, der kan lagre information i form af magnetiske tilstande.

* I 2017 udviklede forskere ved National University of Singapore en ny type spintronisk enhed, der bruger topologiske isolatorer. Topologiske isolatorer er materialer, der har en topologisk invariant, der ikke er nul. Det betyder, at de har en egenskab, som ikke påvirkes af ændringer i materialets form eller størrelse. Forskerne var i stand til at bruge topologiske isolatorer til at skabe en spintronisk enhed, der kan generere og detektere spinstrømme.

* I 2018 udviklede forskere ved University of California, Los Angeles, en ny type neuromorf computer, der bruger memristorer og spintronik. Forskerne var i stand til at bruge disse enheder til at skabe en computer, der kan lære og huske information, ligesom den menneskelige hjerne.

Dette er blot nogle få eksempler på de mange måder, hvorpå forskere bruger matematik fra det 19. århundrede til at bygge fremtidens computere. Ved at kombinere teknikkerne fra det 19. århundredes matematik med moderne teknologi håber forskerne at bygge neuromorfe computere, der er mere effektive, kraftfulde og alsidige end traditionelle computere.