Молекулярные провода

Элементы молекулярного компьютера должны быть связаны проводниками, имеющими сечения, соответствующие размерам молекулярных переключателей и транзисторов. В качестве таких проводников могут служить линейные структуры из атомов редких металлов, наносимые при помощи зондовой микроскопии на подходящую подложку. Но лучшими кандидатами для использования в качестве молекулярных проводов представляются сопряженные олигомерные структуры, имеющие сечение порядка0.3 нм и длину от 1 до 100 нм. По удельной электрической проводимости (рис. 17) вещества можно расположить в следующий ряд, См•м^–1: кварц (~10^–16)< алмаз (~10^–12) < стекло (~10^–8) < Si (~10^–3) < Ge(~1) < полиацетилен, допированный иодом (~10³) <Cu, Fe, Ag (~10^–8).

Для полифенилена экспериментально определенная величина силы тока равна 3•10–5 А (т.е. больше 10000 нА) при приложенном напряжении 1 В. Эта величина в 10⁵ раз меньше, чем для меди, но плотность тока в полимерном проводнике в 10⁵ раз выше, чем для медной проволоки. Особенно высокой, фактически металлической, проводимостью характеризуется протонированный эмеральдин (окисленная форма полианилина), что объясняется катион-радикальным типом резонансной структуры данной формы.

Молекулярные провода и молекулярные цепи.Молекулярная проволока (провод) состоит из мономолекулярной цепочки, которая одним концомадсорбируется на поверхности золота, которое может быть покрыто монослоем других молекул. Молекулярные провода служат для подключения наноразмерных структур и устройств.

В последние годы в области молекулярных проводников сформировалось новое интересное направление — молекулярные провода с изоляцией. Такие проводники необходимы, чтобы препятствовать нежелательным перекрестным (cross-talk) взаимодействиям в электрических контурах. Главные подходы к созданию изолированных нанопроводников основаны на инкапсулировании проводника в оболочку полимера, образовании полиротаксановой структуры или дендронизации проводящего полимера. Возможно также внедрение молекулярных проводников в полости цеолитов или пористых структур. Примером молекулярных проводников с изоляцией является полидиацетилен

в оболочке продуцируемого определенным видом грибов полисахарида шизофиллана (SPG)61. Шизофиллан имеет жесткую спиральную структуру длиной около 200 нм. В водном растворе при рН 7 шизофиллан обволакивает гидрофобного «гостя». Найдено, что инкапсулирование способствует появлению люминесцентных свойств и позволяет варьировать характеристики электронного транспорта, что уже используется в различных сенсорных устройствах и электролюминесцентных дисплеях. Особенно важным является получение одномерных молекулярных структур с высокой электропроводностью. Сложной проблемой при создании устройств такого типа является укладка длинных молекул или макромолекул в пространство между двумя электродами. Эту задачу удалось решить в два этапа. Вначале на платиновых электродах адсорбировали функционализированные «аллигаторными защелками» мономеры с концевыми альдегидными группами, а затем провели реакцию конденсации с диаминами и в результате получили сопряженную олигомерную структуру с электропроводящими свойствами (схема 17).

В настоящее время самым длинным молекуляпеым прооводом есть провод длиной 5 нм (при 0.3 В проводит 0,35 нА)

Плотность тока углеродных нанотрубок, 1,4-дитиол бензола (молекулярной проволоки)

и меди 10¹¹, 10¹² и 10⁶ electroncs/sec-nm² соответственно (благодаря π-сопряжению в углеродных цепях). Современная технология позволяет заполнить углеродные нанотрубки металлами, различными органическими и неорганическими материалами). То есть, для подключения наноструктур, как показано на рисунке 2.6.1, целесообразно использовать молекулярные провода, которые могут быть синтезированы путем органического синтеза.

Рисунок 2.6.1. Электромагнитный нанопереключатель с наноантенной из углеродных нанотрубок и молекулярной проволокой (из 1,4-дитиол бензола)

Наноантенны (нанте́нна) — устройство преобразования солнечной энергии в электрический ток, построенное по принципу выпрямляющей антенны, но работающее не в радиодиапазоне, а в оптическом диапазоне длин волн электромагнитного излучения, поскольку воспринимает электромагнитное излучение, длина волны которого соизмерима с размерами наноантенны. Под наноантенной следует понимать миниатюрную антенну, габариты которой не превышают сотен микрон, а один из размеров составляет 100 и менее нанометров. Примером такого рода наноантенн являются диполи на основе нанотрубок, обеспечивающие работу с сигналами частотой несколько сотен ГГц. Наноантенна является коллектором электромагнитного излучения, предназначенным для поглощения энергии определенной длины волны, пропорциональной размеру наноантенны. В настоящее время Национальная лаборатория штата Айдахо разработала наноантенны для поглощения длин волн в диапазоне 3-15 мкм, что соответствуют энергии фотонов 0.08-0.4 эВ. На основе теории антенн наноантенна может эффективно поглотить свет любой длины волны при условии, что размер наноантенны оптимизирован под конкретную длину волны. В идеале наноантенны лучше всего использовать для поглощения света на длинах волн 0.4-1,6 мкм, потому что эти волны имеют большую энергию, чем инфракрасные (длинные волны), и они составляют около 85% солнечного спектра излучения. Работа такой батареи основана на использовании решётки из наноантенн, отпечатанных на тонкой и гибкой подложке. Падение ИК-лучей на наноантенны наводит в ней напряжение, то есть получение тока происходит не от света за счёт фотоэффекта, а по принципу металлической антенны В режиме приёма переменное электромагнитное поле падающей на антенну волны наводит токи на токопроводящих элементах конструкции антенны, которые поступают в нагрузку. Наведённые токи порождают напряжения на входном импедансе приёмника. По предварительным расчетам КПД такой солнечной батареи составляет 36%. Главная особенность батареи в том, что она может выдавать ток даже ночью, утилизируя ИК-лучи, которые испускает ночью Земля, а также здания, асфальтовые дороги и площади, нагретые за день солнечными лучами. Плёнка с наноантеннами гораздо дешевле классических солнечных батарей – для создания опытного образца такой экзотической солнечной батареи воспользовались б/у полиэтиленовым мешком! Что до материала, то его расход также ничтожен — толщина узорного проводящего покрытия в новой батарее составляет всего тысячу атомов.

Рис. Наноантенна

Наиболее многочисленными на этом пути создания молекулярных переключателей были попытки использовать отдельные молекулы или построенные на их основе системы в качестве переключающиеся элементов. Первое конкретное предложение такого рода выдвинули в 1973 г. американцы

Ари Авирам и Марк Ратнер. Они рассмотрели процесс прохождения электрона через молекулу, представляющую собой комбинацию двух ее фрагментов: один — со свойствами донора элементарной частицы, другой – акцептора (напомним, что 'акцептор - примесный атом в полупроводниках, который может «захватывать» электроны из валентной зоны у доноров, образуя при этом дырки, участвующие в электропроводности). Фрагменты соединены группировкой, через которую, как через туннель, проходят электроны. Поместив такую молекулу между двумя электродами, эти исследователи показали: при одном из направлений приложенного поля она ведет себя как однонаправленный проводник электронов (рис.29). Позже выяснилось, что не всякая молекула может исполнять роль переключателя электрического сигнала, способного однозначно реагировать на приложенный потенциал поля, поскольку она представляет собой квантовый объект, а процессы в нем носят вероятностный характер. Поэтому в качестве элемента электронной схемы попытались использовать не отдельные молекулы, а их большую совокупность – микроскопический объем вещества. Эксперименты в этой области привели к созданию действующих прототипов молекулярных ЗУ, и наиболее близкими к практическому применению оказались варианты оперативной памяти для ЭВМ, разработанные в Сиракьюсском университете (США) Робертом Берджем в конце

1980-х — начале 1990-х годов на основе уникального белка бактериородопсина (рис.30).

Каждая молекула бактериородопсина представляет циклическую комбинацию семи полипептидных спиралей, внутри которой находится светочувствительный фрагмент хромофор, — образуют фотосинтетический центр галобактерий. Поглощая квант света, этот белок действует как протонный насос, способствуя синтезу аденозинтрифосфата (АТФ) — нуклеотида, во всех живых организмах выполняющего роль универсального аккумулятора и переносчика энергии. При таком поглощении происходят структурные перестройки молекулы.

Логическая операция исключающее ИЛИ (XOR). Обозначение XOR: ^ Логическая операция исключающее ИЛИ выполняется с двумя битами (a и b). Результат выполнения логической операции XOR будет равен 1 (единице), если один из битов a или b равен 1 (единице), во всех остальных случаях, результат равен 0 (нулю).

Общее напряжение, приложенное к XOR воротам – это сумма падения напряжения на входных сопротивлениях плюс падение напряжения на резонансном туннельном диоде (РТД). Эффективное сопротивление логического элемента, содержащего два выпрямляющих диода, отличается в зависимости от того, один или оба параллельные сигналы (А и В могут быть 1 или 0) включены. Если А и В находятся на (1), эффективное сопротивление составляет половину. Таким образом, в соответствии с законом Ома, есть

два возможных случая: полный перепад напряжения и половина падения напряжения, которые и отличаются значениями сигналов при эксплуатации XOR ворот.

Рисунок 2.6.6. Молекулярная цепь и схемные решения молекулярных ворот XOR

Создан набор сложных молекул, каждая из которых может работать точно как логические ворота на кремниевой микросхеме. Только вместо потока электронов молекулы используют в качестве входных сигналов присутствие или отсутствие определённых химикатов, а в качестве выходного сигнала — свет.
В зависимости от "конструкции" молекулы-логические ворота могут отзываться флуоресценцией на присутствие одного вещества в растворе, наоборот, на отсутствие определённого вещества, на присутствие одного из двух выбранных веществ или на присутствие только двух определённых химикатов одновременно и так далее. Таким образом Де Сильва смог создать молекулы, каждая из которых работает как логический оператор, типа "и", "не", "или" и так далее. В перспективе такие молекулы позволили бы производить миллиарды вычислений в пробирке, пользуясь неким химическим компьютером. Однако до создания такой системы ещё очень далеко. Зато куда ближе второе применение логическим воротам, реализованным на единственной молекуле. Это молекулярные "бирки-идентификаторы", которые можно прикреплять к объектам микромира, например — клеткам. Технология названа "Молекулярная вычислительная идентификация" (molecular computational identification — MCID). Многозначные уникальные номера можно составлять, присоединяя к идентифицируемому объекту ряд "логических молекул". Чтобы доказать работоспособность MCID, де Сильва поместил пять таких "ворот" к крошечному кусочку пенопласта, и показал в опыте, что добавлением определённых веществ, записанный в молекулах номер можно прочесть под микроскопом — по флуоресценции. В будущем маркировка, например, конкретных биологических клеток, позволила бы автоматически выявлять их при прохождении раствора через лабораторию на чипе . А эта технология пригодится в биологических и медицинских исследованиях. Или в изготовлении нанотехнологических изделий.

Рисунок 2.6.7. Молекулярная цепь и схема молекулярного половинного сумматора

На рис. 2.6.7 показано молекулярный половинный сумматор, который синтезируется с помощью молекулярных ворот И и XOR. Здесь А и В обозначают одно-битные двоичные сигналы (входы) в сумматоре, в то время как S (сумма бит) и С (бит переноса) являются одним-битовыми сигналами (выходами). XOR ворота дают сумму двух битов, и в результате выход находится на ведущей S. Логический элемент И
формирует сумму двух битов, а полученный выход в ведущий С. Молекулярный полный сумматор приведен на рис 2.6.8.

Рисунок 2.6.8. Молекулярная цепь и схема молекулярного полного сумматора

Реакционно-диффузионные системы (РДС). Главными принципами парадигмы фон Неймана, лежащими в основе функционирования ЭВМ, являются следующие:

 вычисления производятся в двоичной системе,

 действия выполняются последовательно;

 операции над числами выполняются параллельно,

 программа, хранимая внутри машины, вводится извне.

Смысл другой, нейросетевой, парадигмы вычислений состоит в следующем. Формальные нейроны (аналоги нервных клеток головного мозга – отсюда и название – рис.34-а) представляют собой систему элементарных процессоров. Каждый из них (рис.34-б). получает положительный или отрицательный сигнал от всех других, обрабатывает эту информацию и передает результаты остальным. Обработка осуществляется ими одновременно, т.е. с высоким уровнем параллелизма, до которого пока очень далеко современным полупроводниковым многопроцессорным ЭВМ. Нейрон суммирует поступившие данные алгебраически (с учетом знака сигнала) и передает в сеть итоговый сигнал, если его величина превышает заданное пороговое значение. Такие механизмы обработки информации нелинейны. В отличие от фоннеймановского компьютера переход от решения одной задачи к другой здесь определяется не вводимой программой, а начальными состояниями нейронов и структурой сети. После того, как стартовые характеристики ей заданы, сеть эволюционирует во времени. Ее конечное состояние и есть решение выбранной задачи.

Реализация нейросетевой парадигмы представлена искусственной нейронной сетью МакКаллока и Питтса (рис.34-в). Функционирование последней сводится к следующему. Отдельные нейроны здесь представляют собой логические операции И, ИЛИ, НЕ. В зависимости от результата выполнения логической операции, нейрон имеет состояния возбуждения или покоя, соответствующие логическим значениям истина и ложь. Временная задержка, связанная с работой каждого нейрона, гарантирует эффективный и конструктивный характер получаемой здесь логической системы. Поскольку число нейронов в сети и число состояний у нейрона конечны, то такая нейронная сеть является автоматом с конечным числом состояний. Нейрон в сети Маккаллока-Питтса может находиться лишь в двух логических состояниях и обеспечивает выполнение только функций алгебры-логики. Сама же модель МакКаллока и Питтса описывает только один из возможных путей реализации распределенных динамических систем.

Рис.34. Схема коры головного мозга (а), нейрон (б) и нейронная сеть (в) МакКаллока–Питтса

В общем случае динамические системы представляют собой пространственно протяженные среды, в каждом элементарном объеме которых происходят физические или химические процессы, определяющие реакцию на внешние воздействия. Степень параллелизма здесь не сравнима с возможностями вычислений на базе цифровых дискретных процессоров. Элементарные объемы связаны системой обратных связей, и их взаимодействие, проявляющееся в диффузии, приводит к тому, что динамика среды, ее поведение в целом намного сложнее, чем у микрообъемов, т. е. отдельных ячеек. Примерами подобных образований могут служить коллективы муравьев или пчел, демонстрирующие сложное поведение несмотря на простоту действий отдельной особи, а также бактериальные колонии - их участники в процессе роста самопроизвольно группируются так, что возникают далекие от тривиальности пространственные структуры круговой или спиральной формы (рис.35-а). Таким образом, реакционно-диффузионные среды сходны по архитектуре с нейронными сетями, где в качестве элементарных процессоров - нейронов - выступают микрообъемы.

Рис.35. Активность коры головного мозга (а), эволюция колоний бактерий (б), реакция Белоусова-Жаботинского (в)

Реакционно-диффузионные среды обнаруживаются в химических и биохимических системах на супрамолекулярном уровне. На уровне тканей организма, – это механизмы осуществления функций коры головного мозга (рис.35-б). Более того, нелинейные внутримолекулярные механизмы в реакционно-диффузионных средах могут приводить к коллективным возбуждениям, солитонам, – устойчивым уединённым волнам, распространяющимся на большие расстояния вдоль молекулярного остова. Солитоны ведут себя подобно частицам (частицеподобная волна): при взаимодействии друг с другом или с некоторыми другими возмущениями они не разрушаются, а двигаются, сохраняя свою структуру неизменной. Это свойство может использоваться для передачи данных на большие расстояния без помех. Характерным «доходчивым» примером солитона могут служить нервные импульсы. Независимо от физического воплощения реакционно-диффузионной среды в ней проявляются похожие макроскопические формы поведения, такие как: точечные или объемные колебания плотности компонентов; распространяющиеся узкие концентрационные импульсы; возникающие протяженные области переключения среды из одного ее состояния в другое, образование устойчивых во времени неоднородных пространственных распределений концентраций компонентов (так называемых диссипативных структур). Наиболее перспективными для создания нейроподобных средств обработки информации оказались химические реакционно-диффузионные среды (РДС), в которых протекают реакции Белоусова-Жаботинского, то есть такая химическая реакция, в которой возникают хаотические автоколебательные процессы. Примером здесь может служить реакция окисления органического соединения (малоновой кислоты) неорганическим соединением (броматом натрия), катализируемое ионами переходного металла (церия, железа, марганца, рутения). Внешне процесс выглядит очень эффектно, поскольку в ходе реакции периодически изменяется цвет раствора (рис.35-в). В действительности эта реакция Белоусова-Жаботинского представляет собой совокупность связанных друг с другом промежуточных реакций, точное число которых до сих пор не установлено. Функционирование сред Белоусова-Жаботинского по динамике сходно со специализированными нейронными сетями, позволяющими моделировать сложные логические процессы, такие, как обработка и распознавание изображений, поиск кратчайшего пути в произвольном лабиринте и др. Перспективным является их использование для создания устройств обработки информации, благодаря следующим их достоинствам:

 среды стабильны и не токсичны;

 температурный диапазон и временные масштабы процессов в них удобны для регистрации характеристик сравнительно простыми физическими методами;

 химические компоненты, необходимые для формирования, доступны и дешевы;

 результаты отдельных реакций легко визуализировать и записать эволюцию системы видеокамерой в память компьютера для дальнейшей обработки (рис.37).

Обработка изображений с помощью сред Белоусова-Жаботинского производится в следующих двух основных режимах: возбудимом и колебательном. Если среда функционирует в возбудимом режиме, то основными элементарными операциями обработки черно-белого изображения оказываются выделение контуров его фрагментов и их последующая эволюция, варианты которой можно условно назвать «контур плюс» и «контур минус» (рис.38). В первом случае (позитивный «отпечаток») появившийся контур расходится в процессе эволюции в среде от его центра, во втором (негативный) – сходится к нему. Эти операции позволяют воспроизвести все используемые на практике стадии обработки черно-белых изображений. К ним относятся определение общей формы, т.е. исключение мелких деталей, и сегментация - разделение сложного «снимка» на более простые фрагменты. Таким образом, процессоры на основе РДС могут усиливать детали малого размера, убирая крупные.

Рис.38. Основные операции обработки изображений средами Белоусова-Жаботинского

Эволюция изображений в среде Белоусова-Жаботинского, функционирующей в колебательном режиме, оказывается существенно более сложной по сравнению с возбудимым. В этом случае полутоновой позитив преобразуется сначала в черно-белый негатив. При этомшаг за шагом выделяются области с уменьшающейся яркостью, контуры отдельных фрагментов, и, наконец, «снимок» превращается в исходный полутоновой.Наиболее важная особенность исследуемых сред, вытекающая из рассмотренного примера, в том, что они по сути представляют собой реализацию процессора, преобразующегосложное пространственное распределение фрагментов в последовательное их выделение вовремени. На практике это облегчает, скажем, обработку аэро- или космической съемки. Среда последовательно выделяет фрагменты одной яркости позитивного и негативного снимков,что дает возможность расчленить их на индивидуальные составляющие и сделать более легким соответствующий анализ (рис.39).

Рис.39. Эволюция аэрофотоизображений в среде Белоусова-Жаботинского

Поиск кратчайшего пути в лабиринте — одна из наиболее известных проблем искусственного интеллекта. При этом конкретная задача (например, выбор оптимального варианта из нескольких заданных) рассматривается как лабиринт, а процесс поиска решения — «блуждание» по нему. Попытки найти эффективные алгоритмы предпринимаются, начиная с 60-х годов XX в. Сравнительно недавно американские и российские исследователи показали: светочувствительные среды Белоусова-Жаботинского могут быть эффективны для решения подобного рода задач. Оптимальная архитектура таких устройств должна быть гибридной, т.е. представлять собой комбинацию РДС и обычного компьютера. В этом случае вычислительно-сложная операция – одновременное параллельное распространение волны по всем ответвлениям лабиринта – осуществляется средой, а последующая обработка данных (простые действия) производятся цифровым процессором.

Рис.40. Поиск кратчайшего пути в лабиринте в среде Белоусова-Жаботинского

Сохраненные в памяти последовательные стадии прохождения волны в лабиринте можно использовать для определения кратчайшего пути от его входа к выбранному выходу. Допустим, волна, распространяющаяся от входа, прошла через первое разветвление путей. В этот момент цифровой компьютер производит «заливку» изображения лабиринта белым цветом, начиная с выхода. В результате остается черным только фрагмент, не связанный с выходом. Эту часть легко исключить из изображения численно. Последовательное применение приема позволяет эффективно определить искомый кратчайший путь (рис.40).