वैज्ञानिकों ने सिंथेटिक डीएनए को एक अति-किफायती मेमोरी डिवाइस में बदल दिया

द्वारा संपादित: Svitlana Velhush

पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने सिंथेटिक डीएनए और पेरोव्स्काइट सेमीकंडक्टर पर आधारित एक हाइब्रिड मेमोरी डिवाइस विकसित किया है। नई तकनीक एक ही स्थान पर जानकारी को स्टोर और प्रोसेस करने की अनुमति देती है, जबकि यह फ्लैश-ड्राइव जैसे पारंपरिक समाधानों की तुलना में 100 गुना कम ऊर्जा की खपत करती है।

सफलता की कुंजी सिंथेटिक डीएनए के छोटे, कठोर अनुक्रम हैं, जिन्हें विशेष रूप से इलेक्ट्रॉनिक आवश्यकताओं के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन्हें चांदी के नैनोकणों के साथ 'डोप' किया जाता है ताकि डीएनए बिजली का संचालन शुरू कर सके और एक व्यवस्थित संरचना में संरेखित हो सके। फिर इस परत को क्रिस्टलीय पेरोव्स्काइट की पतली फिल्मों के साथ एकीकृत किया जाता है - एक ऐसी सामग्री जो पहले से ही सौर सेल और लेजर में उपयोग की जाती है।

परिणामी मेमरिस्टर बिजली बंद होने के बाद भी जानकारी को सुरक्षित रखता है और 0,1 वोल्ट से कम वोल्टेज पर काम करता है। यह डिवाइस 250 डिग्री फ़ारेनहाइट तक के तापमान पर स्थिर रूप से काम करता है और छह सप्ताह से अधिक समय तक कमरे के तापमान पर चालू रहता है - जो पेरोव्स्काइट पर आधारित मौजूदा एनालॉग्स की तुलना में काफी अधिक है।

अध्ययन के सह-लेखक बेड पौडेल कहते हैं, "आमतौर पर अधिक डेटा स्टोर करने के लिए अधिक ऊर्जा की आवश्यकता होती है। हमारा डिवाइस 100 गुना कम ऊर्जा की खपत करता है, और इसकी स्टोरेज क्षमता पारंपरिक स्टोरेज डिवाइस की तुलना में अधिक है।"

डीएनए और पेरोव्स्काइट का संयोजन प्रत्येक सामग्री की तुलना में अलग-अलग काफी अधिक प्रभावी साबित हुआ। काव्या केरेमाने के अनुसार, यह न्यूरोमोर्फिक सिस्टम बनाने का मार्ग प्रशस्त करता है, जो मस्तिष्क के न्यूरॉन्स की तरह डेटा को प्रोसेस करते हैं और भविष्य की एआई गणनाओं की ऊर्जा खपत को काफी कम कर सकते हैं।

यह शोध एडवांस्ड फंक्शनल मैटेरियल्स जर्नल में प्रकाशित हुआ है और इसके लिए पेटेंट आवेदन दायर किया गया है। इस अध्ययन को यूएस नेशनल साइंस फाउंडेशन, नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ और पेंसिल्वेनिया और मिनेसोटा विश्वविद्यालयों द्वारा समर्थित किया गया था। यह अगली पीढ़ी के डेटा सेंटर के डिज़ाइन को कैसे प्रभावित करेगा?

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स्रोतों

  • Scientists Turn DNA Into a Memory Device That Uses 100x Less Power

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It's quite insane that @OpenAI is claiming its models may have cracked three of the hardest open problems in math, computer science, and physics in one go. The company is careful about the framing. It calls the AI writeups a kind of raw research data, and it says scientific

Greg Brockman
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@gdb

Announcing three major scientific discoveries, one each in mathematics (harmonic analysis), computer science (complexity theory), and physics (quantum field theory). AI starting to help us improve our understanding of the universe! openai.com/index/building…

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