Pull to refresh

Comments 9

А в чём вдохновение всё-таки заключалось?;)))
Ахахаха…
Но статейка-то очень даже недурствена!;)
Прикольно. Но все-таки это не «программирование», а подбор правильных напряжений, хоть и при помощи генетики. Кстати, интересно, при любой ли геометрии электродов/наночастиц это работает.
А в чем выигрыш? В скорости перебора? Ведь структура частичек не менялась от подаваемых импульсов. Фактически, если воспользоваться макроаналогией, здесь насыпали кучку транзисторов на восемь клемм в ожидании, что какие-то из них легли свои выводами на нужные клеммы и ищут, на какие. Как повторить эту ячейку? Почему не наносить сразу нужную структуру наночастиц на подложку?
Так в том и суть, что такая система не имеет определенной структуры. Сделать некую регулярную конфигурацию наночастиц в 3D весьма проблематично, но возможно. В 2D − несложно, монослой с гексагональной упаковкой получается без особых проблем, только размер проблематично регулировать.
Но это и не нужно, как показано в статье.
Ну и в конце как раз немного затронута тема повторяемости. Ведь не все транзисторы в современном процессоре одинаковые. Поперечник современного транзисторв состоит из десятков атомов кремния (14 нм = 60 атомов), соответственно, легирование выполняется десятками, а то и единицами атомов примесей. ±1 лишнй атом − и свойства будут другими.
Делать микросхему из безсистемной кучи наночастиц это как искать Евгения Онегина в числе Пи. И где потом хранить информацию о крнфигурации чипа?
В том-то и прикол, что ее не нужно хранить. Никто досконально не знает структуры мозга, что не мешает его использовать различными способами. И будущее вычислительных устройств вполне может быть за подобными черными ящиками.
Sign up to leave a comment.

Articles

Change theme settings