ترانزستور واحد يجمع ذاكرة الحركة وقراءة المشهد المتغير

طوّر باحثون ترانزستورا عضويا عموديا يؤدي وظيفتين تتعارضان عادة في عتاد الحوسبة الخزانية: يحتفظ مؤقتا بأثر المشهد المتغير، ثم يحفظ الأوزان التي تقرأ هذا الأثر وتصنف الحركة. وتفيد دراسة محكمة نشرت في 9 نوفمبر بأن التصميم تجاوز دقة 90% في اختبار للحركات البشرية، مع تشغيل الجهاز نفسه بصريا للمعالجة وكهربائيا للذاكرة.

الرقم الأهم: دقة تتجاوز 90%. صنف النظام حركات من مجموعة Weizmann بعد تقسيمات متكررة للتدريب والاختبار، لكن النتيجة تخص معيارا مضبوطا ولا تمثل كاميرا تعمل في بيئة واقعية.

الجهاز نفسه يتذكر ثم ينسى

تعالج الحوسبة الخزانية الإشارات المتتابعة بتمريرها داخل نظام تتغير حالته مع الزمن. يحتاج الخزان إلى سلوك غير خطي وذاكرة قصيرة كي يترك المدخل السابق أثرا في الاستجابة التالية. أما طبقة القراءة فتتعلم تفسير الحالات الناتجة، ولذلك ينبغي أن تبقى أوزانها ثابتة.

يصعب جمع الشرطين في عنصر واحد: على الخزان أن ينسى تدريجيا، بينما يجب أن تتذكر طبقة القراءة. لهذا تستخدم منصات كثيرة أجهزة مختلفة لكل وظيفة، فتزداد صعوبة التصنيع والتوصيل. وسبق أن عرضت نيوتقنية حاسوبا خزّانيا يستغل حركة جسيمات مترابطة داخل سائل. تنقل الدراسة الجديدة الفكرة العامة إلى ترانزستور بصري إلكتروني صغير.

يفصل الترانزستور العضوي العمودي الكهروحديدي، أو Fe-vOFET، بين الوظيفتين عبر آليتي تحكم. يغير الضوء حركة الشحنات واحتجازها داخل وصلة من أشباه الموصلات العضوية. وتبدل النبضات الكهربائية استقطاب طبقة كهروحديدية، فيبقى مستوى التوصيل محفوظا بعد انتهاء النبضة.

الضوء يصنع ذاكرة قصيرة

تجمع القناة الضوئية مادتي rubrene وF16CuPc العضويتين. يولد الضوء شحنات، ثم تحتجز البنية جزءا منها مؤقتا. يؤدي تحررها التدريجي إلى تيار يرتفع ثم يتراجع، وبذلك تؤثر نبضة سابقة في الاستجابة لنبضة تالية.

أنتج كل طول موجي نمطا مختلفا من الاسترخاء. استخدم الفريق أربعة مسارات ضوئية عند 340 و530 و625 و780 نانومترا، فصنع خزانات فرعية تعمل بأزمنة مختلفة. هذه التعددية تحفظ سمات زمنية متنوعة بدلا من جعل كل عقدة تستجيب بالسرعة نفسها.

بلغ طول القناة العمودية نحو 255 نانومترا. عزز هذا الشكل الاستجابة الضوئية وساعد على بلوغ نسبة تقارب عشرة ملايين بين حالتي التوصيل والإغلاق. واستمرت النبضات المختبرة 50 ملي ثانية، لذلك عمل الخزان المبرهن عليه ضمن نطاق عشرات الملي ثانية.

الاستقطاب يحفظ أوزان التصنيف

في وضع القراءة، عكست النبضات الكهربائية استقطاب الطبقة الكهروحديدية. تغير التوصيل على خطوات متقاربة ومنتظمة نسبيا، ما سمح بتمثيل الوزن الذي تعلمه المصنف. وتذكر الورقة تحمل أكثر من مليون دورة برمجة، مع احتفاظ تجاوز 3000 ثانية في القياسات المخبرية.

تكمن النتيجة الهندسية في استقلال الآليتين. يوفر احتجاز الشحنات الضوئية حالات مؤقتة وغير خطية، من دون مطالبته بحفظ الذاكرة. ويحفظ الاستقطاب الأوزان من دون أن يعيد إنتاج ديناميكيات الخزان. يأتي السلوكان من بنية الترانزستور نفسها، لكن التجربة لم تعرض بعد مصفوفة كاملة بحجم كاميرا تعمل مراحلها كلها ذاتيا.

كيف أُجري اختبار الحركة؟

اختبر الباحثون النظام على مجموعة Weizmann للحركات البشرية. عالجوا المقاطع لمحاذاتها وتحويلها إلى صور ثنائية، ثم أخذوا أربعة إطارات من كل تسلسل مؤلف من 13 إطارا، فنتجت 396 عينة. وقص الفريق كل إطار إلى 70 في 30 بكسلا، واستخدم استجابات مقاسة من الترانزستور لتمثيل حالات الخزان.

خفض تحليل المكونات الرئيسية سمات كل خزان فرعي إلى 40، ثم جُمعت 160 قيمة وأرسلت إلى شبكة عصبية بطبقة واحدة. جرى تعلم أوزان القراءة برمجيا، وبعد كل مرحلة تدريب طابق الباحثون الأوزان مع خصائص التوصيل المقاسة. وكرروا تقسيم البيانات عشوائيا بنسبة 70% للتدريب و30% للاختبار خمسين مرة، ثم حسبوا متوسط الدقة.

تقدر الدراسة استهلاك طبقة الخرج، التي تضم 160 في 10 وصلات، بنحو 10 نانو جول لكل استدلال، أو قرابة 10 بيكو جول لكل عملية خلية. لكن الرقم حساب تقريبي يعتمد على تيار وجهد وزمن نبضة افتراضيين، ولا يشمل مصدر الضوء أو دوائر القيادة والتحويل. لذلك لا يصلح لمقارنة استهلاك المنظومة كاملة بمعالج رؤية تقليدي.

المصفوفة المتكاملة هي الاختبار التالي

تثبت الورقة مبدأ عمل عنصر، لا اكتمال شريحة للرؤية الآلية. ينبغي الآن تصنيع مصفوفات للخزان والقراءة بالتقنية نفسها، وربطها بحساس حقيقي، ثم قياس زمن الاستجابة والطاقة والدقة والانجراف من طرف إلى طرف. عندها يتضح هل يصمد الفصل بين الذاكرة القصيرة والطويلة أمام تفاوت العناصر وكلفة الدوائر المحيطة.