זיכרון מחדש: מחקר חדש מגלה שלולאות מוליכות-על מחקות את המוח

לולאות מוליכות-על יכולות לאפשר למחשבים לשמור ולאחזר מידע בצורה יעילה יותר.

מחשבים עובדים בספרות – 0 ו-1 ליתר דיוק. החישובים שלהם דיגיטליים; התהליכים שלהם דיגיטליים; אפילו הזכרונות שלהם דיגיטליים. כל אלה דורשים משאבי כוח יוצאי דופן. כאשר אנו מסתכלים על האבולוציה הבאה של מחשוב ופיתוח מחשוב נוירומורפי או "דמוי מוח", דרישות הכוח הללו אינן ניתנות לביצוע.

כדי לקדם מחשוב נוירומורפי, כמה חוקרים בוחנים שיפורים אנלוגיים. במילים אחרות, לא רק קידום תוכנה, אלא גם קידום חומרה. מחקר מאוניברסיטת קליפורניה סן דייגו ו-UC Riverside מראה דרך חדשה ומבטיחה לאחסן ולהעביר מידע באמצעות לולאות מוליכות-על לא מסודרות.

המחקר של הצוות, המופיע ב הליכים של האקדמיה הלאומית למדעיםמציע את היכולת של לולאות מוליכות-על להדגים זיכרון אסוציאטיבי, אשר, אצל בני אדם, מאפשר למוח לזכור את הקשר בין שני פריטים שאינם קשורים זה לזה.

"אני מקווה שמה שאנחנו מתכננים, מדמים ובונים יצליח לעשות את הסוג הזה של עיבוד אסוציאטיבי ממש מהר", אמר פרופסור לפיזיקה באוניברסיטת קליפורניה בסן דייגו רוברט סי דיינס, שהוא אחד ממחברי המאמר.

יצירת זיכרונות מתמשכים

דמיינו את זה: אתם במסיבה ונתקלים במישהו שלא ראיתם זמן מה. אתה יודע את השם שלהם אבל לא ממש זוכר אותו. המוח שלך מתחיל לחפש מידע: איפה פגשתי את האדם הזה? איך הוצגנו? אם יתמזל מזלך, המוח שלך מוצא את המסלול לשלוף את מה שהיה חסר. לפעמים, כמובן, אין לך מזל.

Dynes מאמין שזיכרון לטווח קצר עובר לזיכרון לטווח ארוך עם חזרה. במקרה של שם, ככל שאתה רואה את האדם יותר ומשתמש בשם, כך הוא נכתב עמוק יותר בזיכרון. זו הסיבה שאנחנו עדיין זוכרים שיר מגיל עשר אבל לא זוכרים מה אכלנו אתמול לארוחת צהריים.

"למוח שלנו יש את המתנה המדהימה הזו של זיכרון אסוציאטיבי, שאנחנו לא ממש מבינים", אמר דיינס, שהוא גם נשיא אמריטוס של אוניברסיטת קליפורניה וקנצלר אוניברסיטת סן דייגו לשעבר. "זה יכול לעבוד דרך ההסתברות של תשובות כי זה כל כך קשור זה לזה. מוח המחשב הזה שבנינו ועיצבנו גם הוא מאוד אינטראקטיבי. אם אתה מזין אות, כל מוח המחשב יודע שעשית את זה."

להישאר בעניינים

כיצד פועלות לולאות מוליכות-על לא מסודרות? אתה צריך חומר מוליך – במקרה זה, הצוות השתמש בתחמוצת נחושת איטריום בריום (YBCO). הידוע כמוליך-על בטמפרטורה גבוהה, YBCO הופך להיות מוליך סביב 90 קלווין (-297 F), מה שבעולם הפיזיקה אינו זֶה קַר. זה עשה את זה קל יחסית לשינוי. הסרטים הדקים של YBCO (ברוחב של כ-10 מיקרון) טופלו בשילוב של שדות מגנטיים וזרמים כדי ליצור קוונט שטף יחיד על הלולאה. כאשר הזרם הוסר, קוונטי השטף נשאר בלולאה. חשבו על זה כעל פיסת מידע או זיכרון.

זוהי לולאה אחת, אך זיכרון אסוציאטיבי ועיבוד דורשים לפחות שתי פיסות מידע. לשם כך, Dynes השתמש בלולאות לא מסודרות, כלומר הלולאות בגדלים שונים ועוקבות אחר דפוסים שונים – אקראיים בעצם.

צומת ג'וזפסון, או "חוליה חלשה", כפי שהיא מכונה לפעמים, בכל לולאה שימשה כשער שדרכו יכלה קוונטת השטף לעבור. כך מעבירים מידע ובונים את העמותות.

למרות שלארכיטקטורת המחשוב המסורתית יש דרישות מתמשכות של אנרגיה גבוהה, לא רק לעיבוד אלא גם לאחסון זיכרון, לולאות מוליכות-על אלו מציגות חיסכון משמעותי בחשמל – בקנה מידה של פי מיליון פחות. הסיבה לכך היא שהלולאות דורשות חשמל רק בעת ביצוע משימות לוגיות. זיכרונות מאוחסנים בחומר המוליך הפיזי ויכולים להישאר שם לצמיתות, כל עוד הלולאה נשארת מוליך-על.

מספר מיקומי הזיכרון הזמינים גדל באופן אקספוננציאלי עם יותר לולאות: ללולאה אחת יש שלושה מיקומים, אבל לשלוש לולאות יש 27. לצורך מחקר זה, הצוות בנה ארבע לולאות עם 81 מיקומים. בשלב הבא, Dynes רוצה להרחיב את מספר הלולאות ואת מיקומי זיכרון המספרים.

"אנחנו יודעים שהלולאות האלה יכולות לאחסן זיכרונות. אנחנו יודעים שזיכרון אסוציאטיבי עובד. אנחנו פשוט לא יודעים עד כמה זה יציב עם מספר גבוה יותר של לולאות", אמר.

עבודה זו ראויה לציון לא רק לפיזיקאים ומהנדסי מחשבים; זה עשוי להיות חשוב גם למדעני מוח. דיינס שוחח עם נשיא אמריטוס אחר של אוניברסיטת קליפורניה, ריצ'רד אטקינסון, מדען קוגניטיבי בעל שם עולמי שעזר ליצור מודל מכונן של זיכרון אנושי בשם מודל אטקינסון-שיפרין.

אטקינסון, שהוא גם קנצלר אוניברסיטת סן דייגו לשעבר ופרופסור אמריטוס בבית הספר למדעי החברה, היה נרגש מהאפשרויות שראה: "לבוב ולי קיימנו כמה דיונים נהדרים בניסיון לקבוע אם ניתן להשתמש ברשת הנוירונים המבוססת על הפיזיקה שלו. לדגמן את תיאוריית הזיכרון של אטקינסון-שיפרין. המערכת שלו שונה בתכלית מרשתות עצביות אחרות המוצעות מבוססות פיזיקה, והיא עשירה מספיק כדי שניתן יהיה להשתמש בה כדי להסביר את פעולת מערכת הזיכרון של המוח במונחים של התהליך הפיזי הבסיסי. זה סיכוי מאוד מרגש".

עבודה זו נתמכה בעיקר כחלק מהחומרים הקוונטיים למחשוב נוירומורפי יעיל באנרגיה (Q-MEEN-C) (Department of Energy DE-SC0019273). תמיכה אחרת ניתנה על ידי משרד האנרגיה הלאומי לביטחון גרעיני (DE-NA0004106) והמשרד למחקר מדעי של חיל האוויר (FA9550-20-1-0144).