.Dark matter: A new experiment aims to turn the ghostly substance into actual light
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.Dark matter: A new experiment aims to turn the ghostly substance into actual light
암흑 물질: 유령 물질을 실제 빛으로 바꾸는 새로운 실험
안드레아 갈로 로소(Andrea Gallo Rosso), 대화 왼쪽, 암흑물질 고리가 보이는 은하단, 오른쪽. 크레딧: NASA APRIL 26, 2024
유령이 우리 우주를 떠돌고 있습니다. 이것은 수십 년 동안 천문학과 우주론에서 알려져 왔습니다. 관찰에 따르면 우주에 있는 모든 물질의 약 85% 가 신비롭고 눈에 보이지 않는 것으로 나타났습니다. 이 두 가지 특성은 암흑 물질이라는 이름에 반영되어 있습니다. 그것이 무엇으로 만들어졌는지 밝히기 위해 여러 가지 실험이 있었지만 수십 년간의 조사에도 불구하고 과학자들은 부족한 결과를 얻었습니다.
이제 미국 예일대학교에서 진행 중인 새로운 실험이 새로운 전술을 제시하고 있습니다. 암흑물질은 태초부터 우주 주위에 있었고, 별과 은하를 하나로 끌어당겼습니다. 눈에 보이지 않고 미묘하며, 빛이나 다른 어떤 물질과도 상호작용하지 않는 것 같습니다. 사실 그것은 완전히 새로운 것이어야 합니다.
입자물리학의 표준모형은 불완전 하며 이것이 문제이다. 우리는 새로운 기본 입자를 찾아야 합니다. 놀랍게도 표준 모델의 동일한 결함이 어디에 숨어 있는지에 대한 귀중한 힌트를 제공합니다.
중성자의 문제 예를 들어 중성자를 생각해 봅시다. 양성자와 함께 원자핵을 구성합니다. 전체적으로 중성임에도 불구하고 이론에서는 쿼크라고 불리는 세 개의 전하를 띤 구성 입자로 구성되어 있다고 말합니다. 이로 인해 우리는 중성자의 일부 부분이 양전하를 띠고 다른 부분은 음전하를 띠게 될 것으로 예상합니다. 이는 물리학자가 전기 쌍극자 모멘트라고 부르는 것을 의미합니다 .
그러나 이를 측정하려는 많은 시도는 동일한 결과를 가져왔습니다. 감지하기에는 너무 작습니다. 또 다른 유령. 그리고 우리는 도구적 부적절성을 말하는 것이 아니라 100억분의 1보다 작아야 하는 매개변수를 말하는 것입니다. 너무 작아서 사람들은 그것이 완전히 0이 될 수 있는지 궁금해합니다.
그러나 물리학에서는 수학적 0이 항상 강력한 표현입니다. 70년대 후반에 입자물리학자인 Roberto Peccei와 Helen Quinn(나중에 Frank Wilczek과 Steven Weinberg)은 이론과 증거를 수용 하려고 노력했습니다 .
그들은 매개변수가 0이 아닐 수도 있다고 제안했습니다. 오히려 그것은 빅뱅 이후 천천히 전하를 잃어 0으로 진화하는 역동적인 양입니다. 이론적 계산에 따르면, 그러한 사건이 발생했다면 수많은 가볍고 교활한 입자가 남겨졌음이 분명합니다. 이는 중성자 문제를 "해결"할 수 있기 때문에 세제 브랜드의 이름을 따서 "액시온(axions)"이라고 불렸습니다.
-그리고 훨씬 더. 액시온이 초기 우주에서 만들어졌다면 그 이후로 계속해서 떠돌고 있다. 가장 중요한 것은 그들의 특성이 암흑 물질에 대해 예상되는 모든 상자를 확인한다는 것입니다. 이러한 이유로 액시온은 암흑물질의 가장 선호되는 후보 입자 중 하나가 되었습니다. Axions는 다른 입자와 약하게만 상호 작용합니다. 그러나 이는 여전히 약간의 상호 작용을 의미합니다.
-눈에 보이지 않는 액시온은 아이러니하게도 빛의 본질인 광자를 포함한 일반 입자로 변환될 수도 있습니다. 이는 자기장이 있는 경우와 같은 특정 상황에서 발생할 수 있습니다. 이것은 실험 물리학자들에게 신의 선물이다. 실험적 설계 통제된 실험실 환경에서 액시온 유령을 불러일으키려는 많은 실험이 이루어지고 있습니다. 예를 들어, 어떤 사람들은 빛을 액시온으로 변환한 다음 벽 반대편에서 다시 빛으로 전환하는 것을 목표로 합니다.
현재 가장 민감한 접근 방식은 할로스코프(haloscope)라는 장치를 사용하여 은하계(결과적으로 지구)에 침투하는 암흑 물질의 후광을 목표로 합니다. 이는 강한 자기장에 잠겨 있는 전도성 공동입니다. 전자는 우리를 둘러싸고 있는 암흑 물질 (액시온이라고 가정)을 포착하는 반면, 후자는 빛으로의 전환을 유도합니다. 결과적으로 캐비티 내부에 전자기 신호가 나타나며 액시온 질량에 따라 특정 주파수 로 진동합니다. 시스템은 수신 라디오처럼 작동합니다.
우리가 관심 있는 주파수를 차단하려면 적절하게 조정되어야 합니다. 실제로 캐비티의 크기는 다양한 특성 주파수를 수용하기 위해 변경됩니다. 축삭과 공동의 주파수가 일치하지 않으면 라디오를 잘못된 채널에 맞추는 것과 같습니다. 안타깝게도 우리가 찾고 있는 채널을 미리 예측할 수는 없습니다. 우리는 잠재적인 주파수를 모두 스캔하는 것 외에는 선택의 여지가 없습니다.
이는 마치 주파수 손잡이를 돌릴 때마다 더 커지거나 작아져야 하는 오래된 라디오를 가지고 백색 소음의 바다(건초 더미 속의 바늘)에서 라디오 방송국을 선택하는 것과 같습니다.
-하지만 이것이 유일한 과제는 아닙니다. 우주론은 액시온 탐색을 위한 최신의 유망한 개척지로 수십 기가헤르츠를 지적합니다 . 주파수가 높을수록 더 작은 캐비티가 필요하므로 해당 영역을 탐색하려면 의미 있는 양의 신호를 캡처하기에는 너무 작은 캐비티가 필요합니다.
새로운 실험에서는 대체 경로를 찾으려고 노력하고 있습니다. 우리 의 Axion 종방향 플라즈마 할로스코프(알파) 실험은 메타물질을 기반으로 하는 새로운 개념의 공동을 사용합니다.
메타물질은 구성 요소와는 다른 전역 특성을 지닌 복합 물질 입니다 . 이는 부품의 합 그 이상입니다. 전도성 막대로 채워진 공동 은 부피가 거의 변하지 않으면서 마치 백만 배 더 작은 것처럼 특성 주파수를 얻습니다. 그것이 바로 우리에게 필요한 것입니다. 또한 로드에는 쉽게 조정 가능한 튜닝 시스템이 내장되어 있습니다. 우리는 현재 몇 년 안에 데이터를 수집할 수 있는 설정을 구축하고 있습니다. 이 기술은 유망합니다. 이 개발은 고체 물리학자, 전기 엔지니어, 입자 물리학자, 심지어 수학자 간의 협력의 결과입니다. 그토록 포착하기 어려운 존재임에도 불구하고 Axions는 어떤 유령도 빼앗아 갈 수 없는 발전을 촉진하고 있습니다. 더대화 제공
https://phys.org/news/2024-04-dark-aims-ghostly-substance-actual.html
*메모 2404300412()exion=msbase.poms.1 cover.mapping oser(photon)= msoss.ridio.gravity(wave)
같은 자료를 다시 드려다보니, 또다른 생각들이 정리되고 있다. exions이 암흑물질인 이유를 설명하는 실험들이 마치 msoss를 입증하려는 시도 같다.
그런데 뭔가 대발견을 한듯한 느낌들..엑시온, 광자, 전자기파 중력파, 암흑물질들이 나의 이론에 나오는 용어들(msbase,msoss, oser,qpeoms,oss 등등)과 매칭 혹은 연결이 되고 있다. 굿굳이지.
msoss는 수많은 전자기파를 한곳에 모은 시스템이다. 광자는 전자기파의 매체이기 때문에 oser가 광자일 수 있다. oser의 구조체가 oss이기 때문에 전자기파를 발생 시키는 msbase를 무한대로 증폭하는 역할이 바로 oss이기 때문에 oss는 exions일 수 있다. 그런데 oss는 입자가 아니고 전자기파 msbase의 대응 증폭구조이다. 만약에 입자이여야 한다면 오히려 oser가 광자처럼 작은 구조이거나 같은 속성? 어라? *qpeoms일 수 있어야 한다. 그래 엑시온은 qpeoms일 것이다. 허허. 찾았네!
ms/oms1에 감싸인 광자인 oser들이 oss이고 msbase을 감싼 oss가 전자기파를 증폭 시킨거다. 허허. 암흑물질은 전자기파 msbase을 증폭시킨 msoss임이 맞는듯..
그런데 msoss는 다시 msbase가 되는고로 증폭된 전자기파로 보이고 다시 osèr.광자로 증폭하여 msoss가 되면 더 큰 라디오파가 생성되는 무한전파가 발생할 것이다. 허허.
1.
이상하고 야릇한 정열적인 아름다운 인상적으로 기억에 남는 꿈이다. 노년에 청춘을 느끼다니! 그래서 msbase.qpeoms=1=exion을 감싼 oser(photon)을 찾아내 흔드니, msoss가 되었나? 싶다. 암흑물질의 후보인 액시온이 광자로 전자기파를 발생 시켰으리라는 실험이 행해졌고 그를 입증하려면 모든 전자기파가 라이오파처럼 무한대로 커질 수 있는 전파이여야 하는데 실험적 한계는 있지만 이론은 나에게 있는 게 아닐까?
결국 msoss가 암흑물질 영역을 만들어내는 영역이고 그곳에 존재하는 모든 전자기파는 우리의 관측으로는 불가능한 라디오파 전파를 가진 무척 긴배열 수많은 초거대 마방진이라는 점이다. 허허. 그래서 결론은 엑시온의 정체를 찾았고 그것이 msbase.qpeoms=exions이라는 것이다. 광자는 oser이고 전자기파 단위인 msbase.qpeoms.1을 감싸면서 흔들어 zerosum.oss를 만들어내니, 증폭된 전파, 전자기파.중력파 시공간의 물질계를 만들 수 있었던 것이다. 허허.
2.
오늘 새벽(03시경)의 꿈에서 야산에서 만난 처녀가 병든 식물들을 치유하는 방법을 가르처 주었는데 나뭇가지에 잎을 감싸고 흔드니 많은 입자들이 꽃가루처럼 숲으로 퍼져나갔다. 그 처녀가 꽉잡은 나뭇가지에 손을 함께 얹고 그녀를 꼬옥 안으니 무척 포근했다. 그리고 먼지를 일르고 몸을 흔드는 많은 남자들이 보였다.
*Memo 2404300412()exion=msbase.poms.1 cover.mapping oser(photon)= msoss.ridio.gravity(wave)
As I look at the same material again, other thoughts are coming together. Experiments explaining why exions are dark matter seem like attempts to prove msoss.
However, I feel like I have made some great discovery... axions, photons, electromagnetic waves, gravitational waves, and dark matter are matching or connected to terms in my theory (msbase, msoss, oser, qpeoms, oss, etc.). Good.
msoss is a system that gathers numerous electromagnetic waves in one place. Since photons are a medium for electromagnetic waves, an oser can be a photon. Since the structure of oser is oss, oss can be an exion because oss is responsible for infinitely amplifying msbase, which generates electromagnetic waves. However, oss is not a particle, but an amplification structure corresponding to the electromagnetic wave msbase. If it has to be a particle, is the oser a small structure like a photon or has the same properties? what? *Must be able to be qpeoms. Yes axion would be qpeoms. haha. I found it!
The osers, which are photons wrapped in ms/oms1, are oss, and the oss wrapped in msbase amplifies the electromagnetic wave. haha. It seems correct that dark matter is msoss, which amplifies electromagnetic waves msbase.
However, msoss is seen as an amplified electromagnetic wave because it becomes msbase again, and when it is amplified again into osèr photons to become msoss, infinite radio waves that generate larger radio waves will occur. haha.
One.
It is a dream that is strange, strange, passionate, beautiful, impressive and memorable. To feel youthful even in old age! So, I found the oser(photon) surrounding msbase.qpeoms=1=exion and shook it, and it became msoss? want. An experiment was conducted showing that axion, a candidate for dark matter, may have generated electromagnetic waves using photons. To prove this, all electromagnetic waves must be radio waves that can grow infinitely like radio waves. There are experimental limitations, but don't I have the theory?
In the end, msoss is a region that creates a dark matter region, and all electromagnetic waves that exist there are very long arrays of numerous supermassive magic squares with radio waves that are impossible to observe. haha. So the conclusion is that we found the identity of Exion and that it is msbase.qpeoms=exions. A photon is an oser, and it surrounds and shakes the electromagnetic wave unit, msbase.qpeoms.1, to create zerosum.oss, making it possible to create the material world of amplified radio waves, electromagnetic waves, and gravitational waves in space and time. haha.
2.
In my dream this morning (around 03:00), the girl I met in the mountains taught me how to heal sick plants. She wrapped leaves around tree branches and shook them, causing many particles to spread into the forest like pollen. The girl put her hands together on the branch that she held tightly and hugged her tightly, making her feel very cozy. And I saw many men shaking their bodies and kicking up dust.
*Sampling 4-left theory
Sample oms.vix.a (standard2)
2401030806
vix.a'6//vixx.a(b1,g3,k3,o5,n6)
b0acfd0000e0
000ac0f00bde
0c0fab000e0d
e00d0c0b0fa0
f000e0b0dac0
d0f000cae0b0
0b000f0ead0c
0deb00ac000f
ced0ba00f000
a0b00e0dc0f0
0ace00df000b
0f00d0e0bc0a
sample qoms (standard)
0000000011=2,0
0000001100
0000001100
0000010010
0001100000
0101000000
0010010000
0100100000
2000000000
0010000001
sample pms (standard)
q0000000000
00q00000000
0000q000000
000000q0000
00000000q00
0000000000q
0q000000000
000q0000000
00000q00000
0000000q000
000000000q0
A path of qpeoms.msbase.oss
Sample oss.base (standard)
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzz
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
.Scientists Create First Brain-like Computer Using Water and Salt
과학자들이 물과 소금을 사용하여 최초의 뇌와 같은 컴퓨터를 만듭니다
주제:뇌신경 과학위트레흐트 대학교 위트레흐트 대학교 과학부 작성 2024년 4월 29일 콜로이드 구체 시냅스 아래는 시냅스의 그래픽 표현을 보여줍니다. 시냅스는 그 사이에 나노 채널이 있는 콜로이드 구체로 구성됩니다. 크레딧: 위트레흐트 대학교
위트레흐트대학교 이론물리학자들이 서강대학교 실험물리학과 함께 인공 시냅스 구축에 성공했다 . 이 시냅스는 물과 소금과 함께 작동하며 우리의 뇌와 동일한 매체를 사용하는 시스템이 복잡한 정보를 처리할 수 있다는 최초의 증거를 제공합니다. 이번 연구 결과는 과학저널 미국 국립과학원회보(Proceedings of the National Academy of Sciences) 에 게재됐다 . 기존 컴퓨터의 에너지 효율성을 향상시키기 위해 과학자들은 오랫동안 인간의 두뇌에서 영감을 얻었습니다.
그들은 다양한 방법으로 그 놀라운 능력을 모방하는 것을 목표로 합니다. 이러한 노력으로 인해 전통적인 이진 처리에서 벗어나 인간의 두뇌와 유사한 아날로그 방법을 수용하는 두뇌와 유사한 컴퓨터가 개발되었습니다. 그러나 우리의 뇌는 물과 이온이라고 불리는 용해된 염분 입자를 매체로 사용하여 작동하지만, 대부분의 뇌에서 영감을 받은 컴퓨터는 기존의 고체 물질을 사용합니다.
이는 다음과 같은 질문을 제기합니다. 동일한 매체를 채택함으로써 뇌 작동을 보다 충실하게 복제할 수는 없을까요? 이 흥미로운 가능성은 이온트로닉 뉴로모픽 컴퓨팅이라는 급성장하는 분야의 핵심입니다. 콜로이드 구체 시냅스 그래픽 표현 아래는 시냅스의 그래픽 표현을 보여줍니다.
시냅스는 그 사이에 나노 채널이 있는 콜로이드 구체로 구성됩니다. 크레딧: 위트레흐트 대학교 인공 시냅스 PNAS 에 발표된 최신 연구에서 과학자들은 물과 소금에 의존하는 시스템이 우리 뇌의 기능을 반영하여 복잡한 정보를 처리하는 능력을 보여주는 것을 처음으로 입증했습니다.
이번 발견의 중심에는 150 x 200 마이크로미터 크기의 초소형 장치가 있습니다. 이 장치는 뉴런 간 신호 전송을 담당하는 뇌의 필수 구성 요소인 시냅스의 동작을 모방합니다. 이번 연구의 주 저자이자 위트레흐트 대학교 이론 물리학 연구소 및 수학 연구소의 박사 과정 학생인 팀 캄스마(Tim Kamsma)는 “복잡한 정보를 처리할 수 있는 인공 시냅스가 이미 고체 물질을 기반으로 존재하고 있지만, 이제 우리는 이 위업이 물과 소금을 사용해도 달성될 수 있다는 것을 처음으로 보여줍니다.”
그는 “우리는 뇌와 동일한 매체를 사용하는 시스템을 사용하여 신경 행동을 효과적으로 복제하고 있다”고 강조합니다. "아마도 이것은 인간 두뇌의 특별한 능력을 더욱 충실하게 복제하는 컴퓨팅 시스템의 길을 열어줄 것입니다." — Tim Kamsma, 박사과정 후보자이자 수석 저자 이온 이동 한국의 과학자들이 개발하고 이온전자성 멤리스터라고 불리는 이 장치는 물과 소금 용액으로 채워진 원뿔 모양의 마이크로채널로 구성됩니다. 전기 충격을 받으면 액체 내의 이온이 채널을 통해 이동하여 이온 농도가 변경됩니다. 자극의 강도(또는 지속 시간)에 따라 채널의 전도성이 그에 따라 조정되어 뉴런 간의 연결이 강화되거나 약화됩니다.
컨덕턴스의 변화 정도는 입력 신호를 측정할 수 있게 표현하는 역할을 합니다. 추가적인 발견은 채널의 길이가 농도 변화가 소멸되는 데 필요한 기간에 영향을 미친다는 것입니다. Kamsma는 "이는 우리 뇌에서 관찰되는 시냅스 메커니즘과 유사하게 다양한 기간 동안 정보를 유지하고 처리하기 위해 채널을 맞춤화할 수 있는 가능성을 시사합니다"라고 설명합니다.
인공 시냅스 현미경 사진 인공 시냅스의 현미경 사진. 크레딧: 위트레흐트 대학교
우와! 이 발견의 기원은 얼마 전 박사학위 연구를 시작한 캄스마(Kamsma)가 생각해낸 아이디어로 거슬러 올라갑니다. 그는 분류 작업을 위한 인공 이온 채널 활용에 중점을 둔 이 개념을 강력한 이론적 모델로 변형했습니다. Kamsma는 “우연하게도 그 기간 동안 우리의 길은 한국의 연구 그룹과 교차했습니다.”라고 Kamsma는 회상합니다. “그들은 나의 이론을 큰 열정으로 수용하고 이를 기반으로 한 실험 작업을 신속하게 시작했습니다.” 놀랍게도 초기 발견은 불과 3개월 후에 구체화되었으며 Kamsma의 이론적 틀에 설명된 예측과 밀접하게 일치했습니다. “와우!”라고 생각했어요. 그는 반성한다.
"이론적 추측이 실질적인 실제 결과로 전환되어 궁극적으로 아름다운 실험 결과를 얻는 것을 목격하는 것은 믿을 수 없을 만큼 기쁩니다." 중요한 진전 Kamsma는 이온트로닉 뉴로모픽 컴퓨팅이 급속한 성장을 경험하고 있지만 아직 초기 단계에 있다는 점을 강조하면서 연구의 근본적인 성격을 강조합니다. 예상되는 결과는 현재 기술에 비해 효율성과 에너지 소비가 훨씬 뛰어난 컴퓨터 시스템입니다.
그러나 이 비전이 실현될지는 현 시점에서 여전히 추측 가능한 상태이다. 그럼에도 불구하고 Kamsma는 이 출판물이 중요한 진전이라고 생각합니다. “이것은 인간 두뇌의 통신 패턴을 모방할 수 있을 뿐만 아니라 동일한 매체를 활용할 수 있는 컴퓨터에 대한 중요한 발전을 나타냅니다.”라고 그는 주장합니다. "아마도 이는 궁극적으로 인간 두뇌의 놀라운 능력을 더욱 충실하게 복제하는 컴퓨팅 시스템의 길을 열어줄 것입니다."
참고: Tim M. Kamsma, 김재현, 김경준, Willem Q. Boon, Cristian Spitoni, 박정율 및 René van Roij의 "유체 이온전자 나노채널을 이용한 뇌 영감 컴퓨팅", 2024년 4월 24일, 국립과학원회보 . DOI: 10.1073/pnas.2320242121 Tim Kamsma의 박사 과정 연구는 Utrecht University의 지속 가능성 과학 커뮤니티로부터 자금 지원을 받습니다. 박사 과정을 통해 커뮤니티는 지속가능성에 대한 학제간 기초 연구를 육성합니다.
https://scitechdaily.com/scientists-create-first-brain-like-computer-using-water-and-salt/
메모 2404301255
인간의 뇌에 시냅스의 신호는 생물학적 정보를 물과 소금의 이온교환으로 한다. 이를 컴퓨팅으로 실현한 연구가 소개 되었다.
나의 샘플링 oms.vix.a.12에서 시냅스 이온 교환의 컴퓨팅을 모방할 수 있다. 샘플링 oms12에서는 시냅스를 모방한 두개 oms 시냅스로 분리하고 거리를 신호전달의 두게 할 수 있다. 물론 중간에 합쳐지면 신호는 완성되어 무슨신호인지 뇌의 기억과 매칭되어 신속하게 몸에 전달한다
보기1.을 통해 간단히 시범을 보이겠다.
보기1. 완성된 정보신호 ok
abcd
dcba
badc
cdab
보기2. 시냅스 A,B(수집된 정보)
A | B
ab | 00
00 | ab
ba | 00
00 | ab
동작순서
보기2.의 복사본이 보기1. 뇌에 이미 기록돼 있다면 기억반응하여 보기1.을 통해 몸에 전달하고, 없으면 복사본을 만들어 새로히 기록한다.
중요한 사실은 보기2.을 거의 무한대로 조합 가능하다는 점이다. 첫째는 A와B의 미세한 거리이다.
두번째는 ab의 물a과 소금b 용액으로 채워진 원뿔 모양의 마이크로채널로 구성된 점이다. 전기 충격을 받으면 액체 내의 이온이 채널을 통해 이동하여 이온 농도가 변경된다. 자극의 강도(또는 지속 시간)에 따라 채널의 전도성이 그에 따라 조정되어 뉴런 간의 연결이 강화되거나 약화된다. 컨덕턴스의 변화 정도는 입력 신호를 측정할 수 있게 표현하는 역할을 한다.
세번째는 ab의 분포가 반드시 보기2.가 아니여도 된다. A,B 시냅스 영역내에 무작위 분포로 a, b의 갯수만 맞고 보기1.oms 확인이면 된다.
이렇듯 세가지 조건을 보기2.에서 무한대의 데이터 신호를 만들고 보기1. 채널만 통과하면 뇌에서 반응할찌, 기억할찌 2가지 구분만 하면 뉴런모방 시냅스 컴퓨팅은 가능하다.
하물며 보기1.oms4을 더 확장한 보기3.oms12이면 더 다양한 물질의 이온들 abcdef...을 활용하여 환상적일거여. 인공지능을 반도체 딥러닝만로만 구현되는 게 아니다. 허허.
고로, 시냅스 모방 qpeoms 뉴런 컴퓨팅은 무궁무진하다. 허허.
보기3.
Sample oms.vix.a (standard2)
2401030806
vix.a'6//vixx.a(b1,g3,k3,o5,n6)
b0acfd0000e0
000ac0f00bde
0c0fab000e0d
e00d0c0b0fa0
f000e0b0dac0
d0f000cae0b0
0b000f0ead0c
0deb00ac000f
ced0ba00f000
a0b00e0dc0f0
0ace00df000b
0f00d0e0bc0a
Source 1. Edit
To improve the energy efficiency of existing computers, scientists have long looked to the human brain for inspiration. But while our brains work using water and dissolved salt particles called ions as media, most brain-inspired computers use conventional solid materials.
Scientists have demonstrated for the first time that a system that relies on water and salt demonstrates the ability to process complex information, mirroring the functioning of our brains. At the heart of this discovery is a tiny device measuring 150 x 200 micrometers. The device mimics the behavior of synapses, essential components of the brain responsible for transmitting signals between neurons.
Artificial synapses capable of processing complex information already exist based on solid materials, but now we show for the first time that this feat can also be achieved using water and salt. We are effectively replicating neural behavior using a system that uses the same medium as the brain.
ion movement
The device, developed by Korean scientists and called an ionic memristor, consists of a cone-shaped microchannel filled with a water and salt solution. When an electric shock is received, ions in the liquid move through the channel, changing the ion concentration. Depending on the intensity (or duration) of the stimulus, the conductance of the channels is adjusted accordingly, strengthening or weakening the connections between neurons. The degree of change in conductance serves to express the input signal in a measurable way. An additional finding is that the length of the channel affects the period required for the concentration change to dissipate. This suggests the possibility of customizing channels to retain and process information for varying periods of time, similar to the synaptic mechanisms observed in our brains.
============================================
Memo 2404301255
In the human brain, synaptic signals transmit biological information through ion exchange between water and salt. A study that realized this through computing was introduced.
I can mimic the computing of synaptic ion exchange in my sampling oms.vix.a.12. In sampling oms12, the synapse can be separated into two oms synapses that mimic the synapse and the distance can be adjusted for signal transmission. Of course, if they are combined in the middle, the signal is completed, matches the brain's memory of what the signal is, and is quickly transmitted to the body.
I will give a simple demonstration using example 1.
Example 1. Completed information signal ok
abcd
dcba
badc
cdab
Example 2. Synapse A, B (collected information)
A | B
ab | 00
00 | ab
ba | 00
00 | ab
Operation sequence
View 1 is a copy of View 2. If it is already recorded in the brain, it will respond to memory and transmit it to the body through example 1. If not, make a copy and record it anew.
The important thing is that example 2 can be combined in almost infinite ways. The first is the minute distance between A and B.
The second is that it consists of a cone-shaped microchannel filled with water a and salt b solution of ab. When an electric shock is received, ions in the liquid move through the channel, changing the ion concentration. Depending on the intensity (or duration) of the stimulus, the conductance of the channels is adjusted accordingly, strengthening or weakening the connections between neurons. The degree of change in conductance serves to express the input signal in a measurable way.
Third, the distribution of ab does not necessarily have to be example 2. All you have to do is match the numbers of a and b with random distribution within the synapse area of A and B and check example 1.oms.
In this way, the three conditions create an infinite data signal in Example 2 and Example 1. Neuron-mimicking synaptic computing is possible by simply distinguishing between two things: whether the brain will react or remember something once it passes through the channel.
Moreover, Example 3.oms12, which is a further extension of Example 1.oms4, would be fantastic by utilizing abcdef... ions of more diverse substances. Artificial intelligence is not implemented solely through semiconductor deep learning. haha.
Therefore, synapse-mimicking qpeoms neuron computing is endless. haha.
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