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Amoeba-inspired nanoarchitectonic computing implemented using electrical Brownian ratchets

机译：使用电子布朗棘轮实现变形虫启发的纳米建筑计算

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In this study, we extracted the essential spatiotemporal dynamics that allow an amoeboid organism to solve a computationally demanding problem and adapt to its environment, thereby proposing a nature-inspired nanoarchitectonic computing system, which we implemented using a network of nanowire devices called 'electrical Brownian ratchets (EBRs)'. By utilizing the fluctuations generated from thermal energy in nanowire devices, we used our system to solve the satisfiability problem, which is a highly complex combinatorial problem related to a wide variety of practical applications. We evaluated the dependency of the solution search speed on its exploration parameter, which characterizes the fluctuation intensity of EBRs, using a simulation model of our system called 'moebaSAT-Brownian'. We found that AmoebaSAT-Brownian enhanced the solution searching speed dramatically when we imposed some constraints on the fluctuations in its time series and it outperformed a well-known stochastic local search method. These results suggest a new computing paradigm, which may allow high-speed problem solving to be implemented by interacting nanoscale devices with low power consumption.
机译：在这项研究中，我们提取了必要的时空动力学，以使变形虫能够解决计算方面的难题并适应其环境，从而提出了自然界启发的纳米建筑计算系统，我们使用称为“电布朗”的纳米线设备网络实现了该系统棘轮（EBR）”。通过利用纳米线器件中热能产生的波动，我们使用我们的系统解决了可满足性问题，该问题是与多种实际应用相关的高度复杂的组合问题。我们使用称为“ moebaSAT-Brownian”的系统模拟模型，评估了溶液搜索速度对其探索参数的依赖性，该参数表征了EBR的波动强度。我们发现，当我们对时间序列的波动施加一些限制时，AmoebaSAT-Brownian极大地提高了解决方案的搜索速度，并且其性能优于著名的随机局部搜索方法。这些结果提出了一种新的计算范式，该范式可以允许通过与低功耗的纳米级设备进行交互来解决高速问题。

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