Biologisk Computer er her !!!!!

hardware ", sier Anirban Bandyopadhyay, teamleder og forsker ved Japans nasjonale institutt for materialvitenskap, i Tsukuba. Bandyopadhyay team er spesielt interessert i speiling hjernens struktur for å utføre parallelle beregninger-noe moderne datamaskiner er ikke godt egnet for, men der den menneskelige hjerne utmerker seg.

Den gjennomsnittlige menneskelige hjerne har mer enn hundre milliarder nerveceller, som er koblet i komplekse nettverk.

Vanligvis det kollektive, parallell handling av millioner av disse nevronene gir den menneskelige hjerne å utføre visse oppgaver mer effektivt enn selv de kraftigste superdatamaskin.

I tillegg har den menneskelige hjerne kapasitet til å lære gjennom minnet, både på kort sikt og lang sikt. Kortsiktige minner dannes når et økt antall molekylære nevrotransmittere blir frigjort ved en synapse-kontaktpunktet mellom nevroner-sender et sterkere signal fra en nervecelle til den neste.

Langsiktige minner dannes når nevrotransmittere skru på gener og skape et større antall synaptiske forbindelser, noe som fører til en mer permanent endring i hjernens ledninger.

Bandyopadhyay og hans kolleger forsøkt å etterligne den strukturen. De startet med molekyler av 2,3-diklor-5,6-dicyano-p-benzokinon, en dunkel organisk forbindelse som kalles DDQ for kort. En DDQ molekyl kan bytte reversibelt mellom fire ledende stater. Forskerne bygget maskinen ved å sette to lag med DDQ på en gull overflate.

For å kode informasjon i lag, laget brukte en tunnele scanning mikroskop, et verktøy med en nanoscopic spiss som kan anvendes for å gi en svak spenningspuls; spenningene sette DDQ molekyler i ulike ledende stater.

For å gjøre en DDQ krets som kan beregne, danner mikroskop elektroniske bindinger mellom molekyler, og disse obligasjonene endres over tid. "Molekyler rotere på overflaten for å bryte ledningene med ett molekyl og generere ledningsnett med en annen," forklarer Bandyopadhyay.

Forskerne kodet enhetens inngangs biter som et mønster av ledende stater i DDQ lag.

Denne bit mønsteret er ustabilt og vil "spontant slapp å danne en ny sammenhengende krets på overflaten", sier Ranjit Pati, professor i fysikk ved Michigan Technological University, som er medforfatter på forskning. "Mønsteret utvikler seg over tid for å gi utgangsmønster."

For å teste sin parallell datamaskin, Bandyopadhyay og hans kolleger prøvde å simulere to fenomener som forekommer i naturen. Den første var elektron diffusjo