Приобретение знаний из природыОдин из самых больших успехов 20-го века был разработкой компьютеров.
В течение прошлых десятилетий эти компьютеры стали более мощными, объединив еще меньшие компоненты на кремниевых чипах. Однако это становится все более и более твердым и чрезвычайно дорогим, чтобы продолжить эту миниатюризацию. Текущие транзисторы состоят только из горстки атомов.
Это – основная проблема произвести, входит в долю, которым у миллионов транзисторов есть те же самые особенности, и таким образом заставить жареный картофель управлять правильно. Другой недостаток состоит в том, что их потребление энергии достигает недопустимых уровней.
Очевидно, что нужно искать альтернативные направления, и интересно видеть то, что мы можем узнать из природы. Естественная эволюция привела к мощным ‘компьютерам’ как человеческий мозг, который может решить сложные проблемы энергосберегающим способом. Природа эксплуатирует сложные сети, которые могут выполнить много задач параллельно.
Отодвигание от разработанных схемПодход исследователей в Университете Твенте основан на методах, которые напоминают найденных в природе.
Они использовали сети золотых наночастиц для выполнения существенных вычислительных задач. Вопреки обычной электронике они переехали от разработанных схем. При помощи ‘designless’ систем избегают дорогостоящих ошибок дизайна.
Вычислительная мощность их сетей позволена, применив искусственную эволюцию. Эта эволюция занимает меньше чем час, а не миллионы лет.
Применяя электрические сигналы, одна и та же сеть может формироваться в 16 различных логических ворот. Эволюционные работы подхода вокруг – или могут даже использовать в своих интересах – возможные существенные дефекты, которые могут быть фатальными в обычной электронике.
Сильный и энергосберегающийЭто – первый раз, когда ученые добились успеха таким образом в понимании прочной электроники с размерами, которые могут конкурировать с коммерческой технологией. По словам профессора Уилфреда ван дер Вила, реализованные в настоящее время тихие схемы ограничили вычислительную мощность. «Но с этим исследованием мы поставили доказательство принципа: продемонстрированный, что наш подход работает на практике.
Расширяя систему, реальная добавленная стоимость будет произведена в будущем. Предпримите, например, шаги признать образцы, такой как с распознаванием лиц. Это очень трудно для обычного компьютера, в то время как люди и возможно также наши круги могут сделать это намного лучше». Другое важное преимущество может состоять в том, что этот тип схемы использует намного меньше энергии, и в производстве, и во время использования.
Исследователи ожидают широкий спектр заявлений, например в портативной электронике и в медицинском мире.