Анализ и перспективы развития технологии хранения и обработки информации на основе цифровых коллоидов

Анализ и перспективы развития технологии хранения и обработки информации на основе цифровых коллоидов.

На сегодняшний день достижения проектирования и разработки наносистем, способных кодировать большой объем информации, открывают большой простор для исследований в области вычислительных технологий. Такие компоненты дают возможность добавления, хранения и считывания информации из памяти в непривычных условиях, что является элементарными ключевыми функциями для soft-робототехники и создания техники для «влажных вычислений».

В 2014 году группа ученых из университета Мичигана под руководством физика Каролин Л. Филипс и Эрика Жанковски из департамента химической инженерии разработали коллоидную жидкость, элементами которой выступают реконфигурируемые кластеры, составленные из N коллоидных частиц, свободно связанных с центральной коллоидной сферой. Такая жидкость может хранить в себе объем информации, который растет как О (л!). С помощью моделирования броуновского движения, они прогнозировали динамическое изменение состояний, которое позволило осуществлять обмен информацией, запись, хранение и ее удаление. Экспериментально было собрано N =4 реконфигурируемых кластеров из химически синтезированных коллоидных «строительных блоков». Ученые отслеживали динамику их равновесия и наблюдали состояние включения в согласии с симуляцией. Таким образом установлено, что один такой кластер может хранить один бит информации и представляет собой простейший цифровой коллоид.

Спрос на увеличение плотности транзисторов на вычислительной микросхеме имеет ряд ограничений, связанных с физическими особенностями кремниевых пластин. Все это повлекло за собой поиск альтернативных способов хранения и обработки данных. Архитектуры вычислительных систем, основанных на динамике многочисленных групп микроскопических коллоидных частиц, предполагают возможность использования параллельных вычислений астрономических масштабов. Такие коллоидные вычислительные элементы могут быть распределены по всей среде и выполнять специализированные вычисления на основе локальных данных, или использоваться для хранения информации в легко транспортируемой текучей среде.

Массивные параллельные вычисления и хранение требуют принципиально новых подходов, отличных от традиционной вычислительной парадигмы, основанной на интегральных схемах, в которой биты и байты неразлучны с кремниевыми компонентами. Новая мощная форма расчета может быть реализована путем построения аморфных вычислительных средств из поколения легковесных элементов вычислительной техники, которые реагируют на изменение в окружающей среде на основе самоорганизации. Таким образом, система, реконфигурируемая коллоидными частицами является естественной кандидатурой для создания такой системы. Недавние достижения в коллоидном синтезировании открыли огромную область для изучения: частицы с точно спроектированными размера и формой, чье взаимодействие с другими частицами двунаправленно и строго определено. Рассеивание таких коллоидных частиц образует новую парадигму программируемой материи.

Цифровые коллоиды определены тремя существенными характеристиками. Во-первых, каждый кластер должен быть в состоянии переключения между различными микросостояниями, где каждое с равной вероятностью появления. Совокупность всех таких состояний определяет количество информации, которую кластер может хранить. Кластер с двумя уникальными состояниями, к примеру, может хранить один бит, в то время как кластер с 256 состояниями может хранить один байт. Во-вторых, должна быть возможность включения или отключения способности кластеров изменять состояния. Блокировка конфигурации кластера сохраняет информацию для чтения. Разблокировка кластера позволяет выполнить вычисления. В-третьих, должен быть доступен метод для установки состояния кластера под внешним управлением, тем самым позволяя хранить информацию и алгоритмы для программирования.

В ходе разработки цифровых коллоидов ученые столкнулись с проблемой в сферическом коде. Решение N -го сферического кода дает плотная упаковка из N твердых сфер диаметром D вокруг центрального шара единичного размера. Таким образом, самая плотная упаковка для любого N достигается при соотношении диаметра Л_sc = 1 /d_sc Кластер из N шаров в сферической структуры кода (Рис. 1) может хранить информацию, относящуюся к числу различимых конфигураций. Число различимых конфигураций кластера из N различимых шаров равно N\/a, где о -симметрия кластера. На Рис. 1 N = 6 кластер, который имеет октаэдрическое строение, показан с шести различимыми внешними сферами. Таблица на рис. 1 представляет вращательную симметрию и максимальное количество уникальных состояний для каждого сферического кода структуры до N = 12. Кластер N = 4 имеет два состояния, которые являются зеркальной симметрий; этот коллоидный элемент, таким образом, может хранить один бит. С увеличением N , кластеры имеют все большее количество различимых структур. Коллоидная структура в 11 или 12 различимых сферах может хранить более 30 КБ информации сферической структуры кода.

Рис. 1 - Октаэдрический коллоидный кластер

Наименьшим кластером с хотя бы двумя определёнными состояниями является кластер с N =4. Симуляция предсказывает такому кластеру тетраедрическую симметрию, и таким образом, он способен сохранять два состояния противоположной зеркальной симметрии, когда все четыре внешних сферы достигают друг друга.

Рис. 2 - Тетраэдрический коллоидный кластер

Кластер с N=4 - крупнейший реконфигурируемый кластер со сферическим кодом, который ученые попытались создать. Хотя большие N-кластеры могут быть собраны с помощью оптических пинцетов, последовательная природа этого способа исключает возможность масштабирования до большого числа кластеров, что требуется для практического применения. Самоорганизация предполагает привлекательный альтернативный путь к организации большого числа цифровых коллоидов высшей сложности. Симуляция показала, что стабильные N-кластеры могут самостоятельно организоваться из разрозненных сфер, если внешние сферы соединяются только с внутренними сферами и, если отношение диаметра Л внешней к внутренней сфере составляет Л5С. Последние достижения в коллоидном синтезе и сборке сделали это возможным.

На практике, цифровые коллоиды могут сохранить лишь столько информации, сколько может быть в них записано и безошибочно прочитано. Флуоресцентные метки могут быть использованы для создания богатых информацией переключаемых кластеров с достигаемыми конфигурациями. Блокирование и разблокирование может быть достигнуто путём функционализирования центральной сферы для расширения или сжатия в зависимости от применяемых электрических полей, изменения температуры или изменений в составе растворителя. Исследования по этим направлениям еще ведутся.

Способность реконфигурируемых кластеров сохранять состояния и чувствительный контроль скорости переключения между состояниями предполагает, что такие цифровые кластеры могут иметь множество потенциальных способов применения, как маленькие элементы для хранения информации. Например, популяция заблокированных, идентичных N-кластеров, может быть замешана в контролируемую субстанцию как коллоидный «штрих-код», который точно идентифицирует исходные материалы. Цифровые коллоиды также могут составить новый класс датчиков, устройств, способных менять состояние в зависимости от внешних раздражителей. Реконфигурируемые коллоидные компоненты могут быть сконструированы для самостоятельной сборки в различные мезомасштабные структуры с измеримыми свойствами, зависящими от состояния кластера. При воздействии внешнего раздражителя кластер разблокируется, например, когда расширяется центральная частица, симуляции предсказывают разделение двух внешних сфер, и кластер становится частицей Януса.

Другой класс датчиков может быть создан при популяции из N =4 кластеров, заблокированных в конкретном состоянии и спроектированных разблокироваться при воздействии некоторых внешних раздражителей. При повторном диспергировании, разблокированная популяция кластеров будет распадаться в статистически однородное состояние, что будет сигнализировать о влиянии целевого стимула.

Цифровые коллоиды также могут выступать в качестве платформы для локализации и транспортировки закодированной в ДНК информации. Специфические метки, например, могут быть реализованы путём пересадки олигонуклеотидов на внешние сферы до сборки ДНК. Такие гибридные компоненты из ДНК и наночастиц имеют уже продемонстрированный потенциал в создании контролируемых сборок. Не смотря на то, что пока представлены лишь некоторые предполагаемые варианты использования цифровых коллоидов, при должных усилиях, они могут вдохновить множество новых разработок в сфере нанотехнологий с применением в реальном мире.