Polymer-based probabilistic bits for thermodynamic computing
Stephen H. Foulger and Yuriy Bandera and Igor Luzinov and Travis Wanless and Lubomir Kostal and Vojtech Nádazdy and Petr Janovský and Jarmila Vilčáková
概率位(p-bits)是随机硬件元素,其输出概率可以通过输入偏差进行调整,为利用而不是抑制波动的节能架构提供一条途径。 在这里,我们报告在有机存储器装置中的p位生成,将聚合物作为实现概率硬件的第一类软物质系统。 活性元素是一种带有吊坠三苯胺(TPA)基团的二硫[3,2-b:2',3'-d]吡啶(DTP)-骨干聚合物,其随机电阻波动通过简单的电压-分频器/比较电路转换为二进制输出。 由此产生的概率分布遵循逻辑传递函数,随机二进制神经元的特征。 另外,对脉冲IV测量的集成进行了分析,以构建结合电流分布,从中计算离散的香农熵。 这种熵中的峰值与偏置条件相吻合,这些偏差条件最大化了测量器电压下降的可变性,直接将设备级随机性与内在材料性能联系起来。 介电分析显示,吊坠TPA单元提供动态主动放松模式,而能量解析电化学阻抗光谱和密度功能理论计算表明DTP,TPA和ITO的前沿轨道在运输间隙内对齐,产生分叉渗透网络。 微观放松动力学,电子能量和宏观概率反应之间的对应关系突出了有机半导体如何作为化学可调的熵源,开辟了一条基于聚合物的热力学计算途径。
Probabilistic bits (p-bits) are stochastic hardware elements whose output probability can be tuned by an input bias, offering a route to energy-efficient architectures that exploit, rather than suppress, fluctuations. Here we report p-bit generation in an organic memristive device, establishing polymers as the first class of soft-matter systems to realize probabilistic hardware. The active element is a dithieno[3,2-b:2',3'-d]pyrrole (DTP)-backbone polymer with pendant triphenylamine (TPA) groups...
