सार:
सूज़ौ यूनिवर्सिटी ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी और अन्य संस्थानों के शोधकर्ताओं ने एक लचीली कृत्रिम सिनैप्स सरणी विकसित की है जो जैविक सिनैप्टिक कनेक्शन की ताकत में बदलाव का अनुकरण कर सकती है और विशिष्ट रासायनिक उपचार के तहत तेजी से विघटित हो सकती है। डिवाइस कार्यात्मक परत के रूप में हाइड्रोजन-बंधित कार्बनिक फ्रेमवर्क सामग्री, इलेक्ट्रोड के रूप में एमएक्सईएन और लचीले सब्सट्रेट के रूप में पॉलीमाइड (पीआई) फिल्म का उपयोग करता है। अनुसंधान टीम ने 10×10 सरणी बनाने के लिए समाधान प्रसंस्करण का उपयोग किया, जिसमें कुल 100 सिनैप्टिक इकाइयाँ शामिल थीं। प्रासंगिक शोध इंटरनेशनल जर्नल ऑफ एक्सट्रीम मैन्युफैक्चरिंग में प्रकाशित हुआ था।
मुख्य सामग्री TCPP-HOF पोर्फिरिन-आधारित कार्बनिक अणुओं से बनी है, जो हाइड्रोजन बांड के माध्यम से एक क्रमबद्ध द्वि-आयामी संरचना बनाती है। जब आगे वोल्टेज लगाया जाता है, तो चार्ज फंस जाते हैं और डिवाइस का संचालन बढ़ जाता है; जब रिवर्स वोल्टेज लगाया जाता है, तो आवेश मुक्त हो जाते हैं और चालकता कम हो जाती है। इस समायोज्य परिवर्तन के माध्यम से, डिवाइस सिनेप्टिक-जैसी वृद्धि और अवरोध प्रदर्शित कर सकता है, जिसमें सीखने से संबंधित विशेषताएं जैसे दीर्घकालिक वृद्धि और दीर्घकालिक अवरोध शामिल हैं, और 10 अलग-अलग आचरण स्थिति निर्धारित कर सकते हैं। विद्युत स्विचिंग समय प्रयोगात्मक रूप से 26 नैनोसेकंड मापा गया था।
शोधकर्ताओं ने एमएनआईएसटी हस्तलिखित अंकों को पहचानने के लिए कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए डिवाइस की विद्युत विशेषताओं का भी उपयोग किया। सटीकता दर अधिकतम 97.23% तक पहुंच गई, और सॉफ़्टवेयर बेंचमार्क 99.24% था। पेपर में वर्णित तंत्रिका नेटवर्क में लगभग 120,000 सिनैप्स हैं, लेकिन कुल 100 उपकरणों के साथ वास्तविक भौतिक सरणी 10×10 है; इसलिए, परिणामों का यह सेट मस्तिष्क जैसी कंप्यूटिंग के लिए डिवाइस विशेषताओं की क्षमता को दर्शाता है, और इसका मतलब यह नहीं है कि पूरे 120,000 सिनैप्स नेटवर्क को इस छोटे सरणी पर एकीकृत किया गया है।
लचीलेपन परीक्षण में, सरणी लगभग 5 मिमी के दायरे में 200 बार झुकने के बाद भी काम करती रही, और हस्तलिखित अंक पहचान सटीकता 96.33% थी। शोधकर्ताओं द्वारा डिजाइन किए गए पीआई सब्सट्रेट को गर्म अमीन रासायनिक घोल में भी विघटित किया जा सकता है, जो लगभग 6 मिनट के उपचार के बाद घुलनशील मोनोमर्स में परिवर्तित हो जाता है, जिससे एक छोटा निष्क्रिय अवशेष निकल जाता है। इस प्रक्रिया के लिए विशिष्ट रासायनिक समाधान और हीटिंग स्थितियों की आवश्यकता होती है, और इसका मतलब यह नहीं है कि पानी या प्राकृतिक वातावरण के संपर्क के बाद उपकरण अपने आप गायब हो जाएगा।
टीम का मानना है कि लचीलेपन, समाधान प्रसंस्करण और नियंत्रणीय अपघटन की विशेषताओं का उपयोग भविष्य में पहनने योग्य सेंसर, लचीली इलेक्ट्रॉनिक खाल, नरम रोबोट या अल्पकालिक इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों में किया जा सकता है, और अस्थायी भंडारण और सूचना विनाश के लिए विचार भी प्रदान कर सकता है। हालाँकि, वर्तमान परिणाम अभी भी प्रयोगशाला प्रोटोटाइप हैं, और सरणी का पैमाना सीमित है। शोधकर्ताओं को अभी भी डिवाइस स्थिरता पर नमी के प्रभाव को हल करने, सरणी का विस्तार करने और दीर्घकालिक विश्वसनीयता और विनिर्माण स्थिरता का परीक्षण करने की आवश्यकता है। यह अभी तक एक पूर्ण कंप्यूटिंग प्रणाली नहीं है जो सीधे पारंपरिक प्रोसेसर या वाणिज्यिक एआई चिप्स की जगह ले सके।
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