Embodying computation in nonlinear perturbative metamaterials
Sima Zahedi Fard, Paolo Tiso, Parisa Omidvar, Marc Serra-Garcia
设计进行高级计算的超材料是一项重大挑战。 强大的设计策略将问题分为两个步骤:第一,在离散或紧密结合模型中编码所需的功能,第二,识别符合模型的超材料几何。 将这种方法应用于信息处理任务需要准确地映射非线性 - 这是计算的基本要素 - 从离散模型到几何。 在这里,我们通过非线性坐标变换来制定这种映射,该变换将紧密结合的自由度与非线性机制中的超材料激发值准确连接起来。 这种转变使我们能够在广泛的计算范围内设计信息处理超材料,可以表示为紧密结合模型,我们展示了基于三种不同计算范式的示例的能力:一个连贯的Ising机器,通过最小化近似组合优化问题,机械赛道内存示例内存,以及基于模拟神经形态计算的语音分类超材料。
Designing metamaterials that carry out advanced computations poses a significant challenge. A powerful design strategy splits the problem into two steps: First, encoding the desired functionality in a discrete or tight-binding model, and second, identifying a metamaterial geometry that conforms to the model. Applying this approach to information-processing tasks requires accurately mapping nonlinearity – an essential element for computation – from discrete models to geometries. Here we formulate...