Sinirbenzeri hesaplama için sınırlı hidrojel akışkan memristör çarpraz dizi

Neden yumuşak, sulu bir çip önemli

Günümüz bilgisayarlarının çoğu sert silikon ve elektron akışlarına dayanır; bu, insan beyninin yumuşak, ıslak ağlarından çok farklıdır. Bu çalışma, jeller ve hareket eden iyonlardan yapılmış bir çipin bazı beyin benzeri yetenekleri taklit edebileceğini gösteriyor; bu da daha az enerji harcayan ve çevresindeki kimyasalları doğrudan algılayıp yanıtlayabilen gelecekteki aygıtlara işaret ediyor.

Beyin ilhamını yumuşak bir cihaza dönüştürmek

Beyin, sinir hücreleri arasındaki jel benzeri bağlantılar boyunca hareket eden yüklü atomları kullanarak bilgi işler. Bu ilhamla araştırmacılar, plastik bir levhadaki mikroskobik bir gözenekte birleştirilmiş iki yumuşak hidrojel kullanarak akışkan bir memristör adlı küçük bir elektrik bileşeni yarattı. Bir jel sabit pozitif yükler taşır ve negatif iyonları çekerken, diğeri nötrdür ve seyreltilmiş bir tuz çözeltisi içerir. İki jel temas ettiğinde, uygulanan voltaja bağlı olarak iyonlar yavaşça birikebilir veya boşalabilir; bu da cihazın geçmiş sinyallerin bir tür hafızası olarak değişen elektriksel dirence sahip olmasını sağlar.

Jel ara yüzü sinyalleri nasıl hatırlar

Tek bir gözenek boyunca voltaj taraması yapıldığında, araştırma ekibi gerçek hafıza davranışını gösteren döngü şeklinde bir akım yanıtı gözlemledi. Bilgisayar modelleri bu yanıtın, zaman içinde dar jel ara yüzünde iyonların toplanmasından veya tükenmesinden kaynaklandığını gösterdi. Bir yöndeki voltaj altında negatif iyonlar ara yüze doğru hızla akıp nötr jele taşınarak iletimi kolaylaştırırken; ters yönde çekildiklerinde yolu zorlaştırırlar. Bu yeniden düzenlenmenin dengeye gelmesi zaman aldığı için, cihaz yakın zamandaki darbeleri iletkenlikte geçici bir değişiklik olarak “hatırlar”, tıpkı biyolojik bir sinapsin etkinlik sonrasında geçici olarak güçlenmesi veya zayıflaması gibi.

Sinir bağlantılarında öğrenmeyi taklit etmek

Araştırmacılar daha sonra sinir atımlarını temsil eden kısa voltaj darbeleriyle cihazları sürdü. Yakın aralıklı negatif darbe çiftleri ikinci yanıtın büyümesine neden oldu; bu davranış kolaylaştırma (facilitation) olarak adlandırıldı; pozitif darbeler ise ikinci yanıtı küçülterek gerçek bir sinaptaki depresyona benzer etki gösterdi. Farklı frekans, sayı ve genişlikteki darbe dizileri dereceli iletkenlik değişimleri üreterek cihazın zaman içinde sinyalleri filtreleyebildiğini ve birden çok ağırlık seviyesini depolayabildiğini gösterdi. Cihaz milivolt düzeyinde gerilimlerde ve darbe başına pikojoule düzeyinde enerji ile çalışıyor; bu, tipik katı hâl devrelerin çok altında bir enerji düzeyi ve pratik hesaplama görevleri için güvenilir birkaç kez anahtarlanabilmesi önem taşıyor.

Bir gözenekten düşünen bir ızgaraya

Hidrojel malzemelerinin yerinde baskılanıp sertleştirilmesinin kolay olması nedeniyle ekip, esnek poliimid içine düzenli konik gözenek ızgaraları delerek ve her birini iki jel yığınıyla doldurarak tam çarpraz diziler inşa etti. Küçük bir 3 × 3 dizi sahalar arasında tutarlı davranış gösterdi ve daha büyük 10 × 10 dizi %94 çalışma verimi elde ederek yumuşak, sınırlı tasarımın iyi ölçeklendiğini gösterdi. Dizi ayrıca kimyasallara doğrudan yanıt verebiliyor: biyolojik yakıt molekülü ATP şarjlı jelde süzülüp ona bağlanarak yükünü azaltıyor; bu da memristif etkiyi zayıflatıyor ve depolanmış durumların kaybını hızlandırıyor; böylece kimya sinaptik benzeri davranışı ayarlamak için kullanılıyor.

Yumuşak donanımın rakamları tanımasına izin vermek

Gerçek bilgi işlemi test etmek için yazarlar diziyi rezervuar hesaplama adı verilen bir makine öğrenmesi türünün dinamik çekirdeği olarak kullandı. Siyah-beyaz rakam görüntülerinin satırlarını temsil eden voltaj darbe desenleri seçili gözeneklere uygulanıp, ortaya çıkan iletkenlik değerleri son sınıflandırmayı yapan basit bir yazılım katmanına okundu. Bu kurulumla sistem bilgisayar tarafından üretilen rakam desenlerini doğru tanıdı ve yapay zekada yaygın bir kıyaslama olan MNIST veritabanından el yazısı rakamlarda %89,5 doğruluk elde etti; bu, mütevazı bir iyon tabanlı dizinin kayda değer tanıma görevleriyle başa çıkabileceğini gösteriyor.

Geleceğin yumuşak bilgisayarları için ne anlama geliyor

Bu çalışma, büyük, düzenli bir yumuşak akışkan memristör ızgarasının inşa edilebileceğini ve beyin esinli hesaplamada kullanılabileceğini, aynı zamanda kimyasal sinyallere doğrudan tepki verebileceğini kanıtlıyor. Uzun vadeli kararlılık ve daha kalıcı hafıza biçimleri elde etme gibi zorluklar bulunsa da, sınırlı hidrojel yaklaşımı iyonlarla elektronlar yerine hesaplama yapan ve bir gün esnek, doku benzeri donanımda algılama, kimya ve düşük güçlü zekâyı birleştirebilecek gelecek çiplere işaret ediyor.

Atıf: Guo, G., Xiong, T., Xie, B. et al. Confined-hydrogel fluidic memristor crossbar array for neuromorphic computing. Nat Commun 17, 4275 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-70728-1

Anahtar kelimeler: akışkan memristör, hidrojel elektroniği, nöromorfik hesaplama, iyon tabanlı hesaplama, rezervuar hesaplama