Группа исследователей из Института атомной и молекулярной физики (AMOLF, Нидерланды) разработала новый материал, предназначенный для механических вычислений. Об этом сообщает Interesting Engineering. Вычислительные устройства из такого материала не будут иметь электронных компонентов.
Суть новой разработки — в особом гибком резиновом листе с уникальным повторяющимся узором. Благодаря своей структуре, этот материал может выполнять матрично-векторное умножение — операцию, крайне важную для алгоритмов машинного обучения. Работает лист за счет контролируемых деформаций. Так, входные данные подаются через смещение его краев, а итоговый результат вычислений проявляется в движениях других зон материала.
Основное отличие этой новинки от традиционной электроники заключается в использовании «гибких режимов» — движений, которые требуют минимальных затрат энергии. Каждая отдельная структурная единица обрабатывает два входных сигнала и преобразует их в два выходных. При этом весовые коэффициенты, определяющие работу системы, задаются углами балок, и могут быть как положительными, так и отрицательными.
Одной из важных особенностей этого материала стала возможность изменить его функции или настройки уже после того, как он был произведен. Это достигается благодаря использованию специальных балок, которые могут находиться в двух стабильных состояниях и менять свою жесткость, что позволяет «переключать» материал между разными режимами работы, как если бы значения изменялись в вычислительной матрице.
Чтобы провести экспериментальную проверку, ученые создали образец из резины толщиной 6 мм. В ходе испытаний края этого образца двигали с помощью специальных моторов, а все перемещения фиксировали камерами.
Эксперимент показал несколько особенностей:
- При слабых входных сигналах погрешность составляла около 20%.
- Когда амплитуда сигналов увеличивалась, система достигала насыщения и реагировала плавно, но с определенными ограничениями (подобно S-образной кривой).
- При уменьшении скорости движения эффект «памяти» материала (гистерезис) становился менее выраженным благодаря особым свойствам резины, позволяющим ей медленно деформироваться и восстанавливаться.
Проведенные подсчеты показали, что современные технологии микропроизводства позволяют создавать вычислительные матрицы размером до 64 на 64 ячейки. Такого масштаба вполне хватает, чтобы решать реальные практические задачи, например, обрабатывать голосовые сигналы.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, как был разработан инновационный сверхточный метод для диагностики опасного заболевания.
