Ist die zukünftige Ausrichtung der KI-Berechnung „Wasserchips'?

Die Zukunft des neuronalen Netzwerk-Computing könnte schlimmer sein, als wir erwartet hatten – kein fester Chip, der Strom verbraucht, sondern in Wasser getränkt ist.

Kürzlich hat ein Team bestehend aus der Harvard School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) und dem Startup DNA Script erfolgreich einen Prozessor entwickelt, der auf der Bewegung von Ionen in wässriger Lösung basiert.

Physiker glauben, dass solche Geräte der nächste Schritt in der vom Gehirn inspirierten Datenverarbeitung sein könnten, da sie der Art und Weise, wie das Gehirn Informationen übermittelt, näher kommen.

„Ionenschaltkreise in wässrigen Lösungen nutzen Ionen als Ladungsträger für die Signalverarbeitung“, sagten die Forscher in der Arbeit. „Wir haben einen wasserbasierten Ionenkreislauf vorgeschlagen … Dieser funktionale Ionenkreislauf, der analoge Berechnungen durchführen kann, ist ein Schritt in Richtung komplexerer wasserbasierter Ionensysteme.“ Fortschrittliche Materialien.

Artikel: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/adma.202205096

Wir wissen, dass Chips von Smartphones bis hin zu Cloud-Servern durch die Manipulation von Elektronen durch feste Halbleiter hergestellt werden Rechenaufgaben auszuführen ist nicht dasselbe wie die Funktionsweise von Lebewesen.

Ein wesentlicher Teil der Signalübertragung im Gehirn ist die Bewegung geladener Moleküle, sogenannter Ionen, in einem flüssigen Medium. Obwohl es schwierig ist, die unglaubliche Rechenleistung des Gehirns künstlich zu reproduzieren, glauben Wissenschaftler, dass Computer ein ähnliches System verwenden könnten: den Transport von Ionen in einer Wasserlösung.

Dieser Ansatz wird aufgrund des veränderten Mediums langsamer sein als herkömmliches Silizium-basiertes Computing, könnte aber einige interessante Vorteile haben. Beispielsweise können Ionen aus einer Vielzahl von Molekülen hergestellt werden, jedes mit unterschiedlichen Eigenschaften, die auf unterschiedliche Weise genutzt werden können.

Aber zuerst müssen Wissenschaftler beweisen, dass es tatsächlich funktioniert.

Ein Team unter der Leitung des Physikers Woo-Bin Jung von der Harvard University hat in diese Richtung gearbeitet. Der erste Schritt beim Bau eines Computers besteht darin, einen funktionsfähigen Ionentransistor zu entwerfen, ein Gerät, das ein Signal schaltet oder verstärkt. Ihr neuester Fortschritt besteht darin, Hunderte von Transistoren zu einem Ionenschaltkreis zu kombinieren.

Der Transistor besteht aus einer „Bullseye“-Anordnung von Elektroden, mit einer kleinen scheibenförmigen Elektrode in der Mitte und zwei konzentrischen ringförmigen Elektroden, die sie umgeben. Dieses kommt mit einer wässrigen Lösung von Chinonmolekülen in Kontakt. Bei Verwendung erzeugt eine an die zentrale Scheibe angelegte Spannung einen Wasserstoffionenstrom in der Chinonlösung. Gleichzeitig stellen zwei Ringelektroden den pH-Wert der Lösung ein und erhöhen oder verringern dadurch den Ionenstrom.

Chip (links) mit einer Anordnung von Hunderten von Transistoren (rechts) in der Mitte (Mitte).

Chinon ist eine Art organische Verbindung, die eine konjugierte Cyclohexadiendion- oder Cyclohexadiendimethylen-Struktur enthält. Auf dieser Substanz basierende Transistoren führen „Gewichtsparameter“ aus und die physikalische Vervielfachung der Scheibenspannung ergibt die Antwort auf den Ionenstrom

Sie wissen es vielleicht das Konzept des „biologischen Computers“, das sich auf die Verwendung biologischer Materialien als Ersatz für die in aktuellen Computern verwendeten Halbleiterchips und Speichermedien bezieht und als außerhalb des Quantencomputers betrachtet wird, einer weiteren wichtigen Richtung in der Zukunft der Computer. Viele frühere Forschungen konzentrierten sich jedoch auf einzelne Ionendioden und Transistoren und nicht auf Schaltkreise, die viele solcher Geräte enthielten.

Aktuelle neuronale Netze, die eine extrem hohe Rechenleistung erfordern, basieren stark auf Matrixmultiplikationsoperationen, die mehrere Multiplikationen beinhalten. Deshalb entwarf das Team eine 16 x 16 große Anordnung von Transistoren, von denen jeder multiplizierbar ist, um einen Ionenschaltkreis zu erzeugen, der eine Matrixmultiplikation durchführen kann. Sie werden auf der Oberfläche elektronischer CMOS-Chips (Complementary Metal-Oxide Semiconductor) implementiert und von diesen betrieben.

Die Forscher demonstrierten die Praktikabilität dieses Ionenschaltkreises auf Array-Ebene, indem sie physikalische oder simulierte Multiplikations-Akkumulations-Operationen (MAC) durchführten. Analoge MAC-Operationen, die auf physikalischen Phänomenen basieren – Im Gegensatz zu digitalen MAC-Operationen, die auf vielen digitalen Logikgattern und der Booleschen Algebra basieren, geben neue Methoden Hinweise auf die Reduzierung des Stromverbrauchs künstlicher neuronaler Netze.

Schema eines Ionentransistors.

Da jede Kreuzungspunktleitfähigkeit als synaptisches Netzwerkgewicht fungiert, wird die in die Array-Zeilen eingespeiste Eingangsspannung über das Ohmsche Gesetz mit dem Gewicht multipliziert und der resultierende Strom gemäß dem Kirchhoffschen Gesetz in jeder Spalte akkumuliert. Daher wird jeder Spaltenstrom physikalisch als Skalarprodukt zwischen dem Eingabedatenvektor und dem synaptischen Gewichtsvektor der Spalte erzeugt.

In jedem Ionentransistor wird der Strom Iout der angelegten Spannung Vin durch Ig gesteuert, wir können einen Bereich von Vin finden, in dem Iout = W × Vin, die Proportionalitätskonstante oder das Gewicht W kann also durch Ig angepasst werden In diesem Bereich führt der Ionentransistor eine physikalische Multiplikation zwischen dem Gewicht und der Eingangsspannung durch.

Operationen multiplizieren und akkumulieren.

„Die Matrixmultiplikation ist die am häufigsten verwendete Berechnung in neuronalen Netzen künstlicher Intelligenz, und unser Ionenschaltkreis führt die Matrixmultiplikation in Wasser in einer vollständig elektrochemisch-mechanischen Simulation durch“, sagte Woo-Bin Jung.

Natürlich weist diese Technologie derzeit erhebliche Einschränkungen auf, einschließlich der Tatsache, dass Vorgänge nacheinander und nicht gleichzeitig ausgeführt werden müssen, was die Methode erheblich verlangsamt.

Das Forschungsteam geht jedoch davon aus, dass der nächste Schritt nicht darin besteht, die Geschwindigkeit zu erhöhen, sondern darin, ein breiteres Spektrum an Molekülen in das System einzuführen. Bisher hat das Team nur drei oder vier ionische Spezies wie Wasserstoff- und Chinonionen verwendet, um Gating und Ionentransport in wässrigen Ionentransistoren zu erreichen. Diese Forschung versucht, komplexere Ionenberechnungen durchzuführen und die Schaltkreise komplexere Informationen verarbeiten zu lassen.

Das Forschungsteam wies darauf hin: Das ultimative Ziel dieser Forschung besteht nicht darin, die Ionentechnologie zu nutzen, um mit elektronischen Produkten zu konkurrieren oder sie zu ersetzen, sondern die Hybridtechnologie zu nutzen, um die Stärken der anderen zu ergänzen.

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