Thông tin

Tại sao điện trở tế bào sau synap cao hơn dẫn đến sự thay đổi điện áp cao hơn khi có dòng điện chạy qua?

Tại sao điện trở tế bào sau synap cao hơn dẫn đến sự thay đổi điện áp cao hơn khi có dòng điện chạy qua?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Trong "Các Nguyên tắc của Khoa học Thần kinh" ấn bản thứ 5 trong cuộc thảo luận về các khớp thần kinh điện, nó nói:

Trong quá trình dẫn truyền kích thích qua synap tại một synap điện, các kênh ion kích điện trong tế bào trước synap tạo ra dòng điện khử cực tế bào sau synap. Do đó, các kênh này không chỉ khử cực tế bào trước synap trên ngưỡng cho điện thế hoạt động mà còn tạo ra dòng điện ion đủ để tạo ra sự thay đổi điện thế trong tế bào sau synap.

Để tạo ra một dòng điện lớn như vậy, cực trước synap phải đủ lớn để màng của nó chứa nhiều kênh ion. Đồng thời, tế bào sau synap phải tương đối nhỏ. Điều này là do một tế bào nhỏ có điện trở đầu vào (Rin) cao hơn một tế bào lớn và theo định luật Ohm (V = I x Rin), trải qua sự thay đổi điện áp lớn hơn để đáp ứng với dòng điện trước synap nhất định (I).

Tôi hiểu rằng định luật Ohm nói rõ điều này, nhưng điều gì đang thực sự xảy ra? Tại sao điện trở gặp phải của điện tích khi nó di chuyển qua các khe hở từ tế bào tiền synap đến tế bào sau synap lại ảnh hưởng đến điện thế (điện thế) qua màng của tế bào sau synap với môi trường của nó. Một khi điện tích đến tế bào sau synap, có vẻ như nó sẽ không còn bị ảnh hưởng bởi lực cản mà nó gặp phải trên đường đi.


Nếu bạn coi synap điện là một mạch RC nối tiếp đơn giản, với điện trở trong synap và tụ điện là tế bào sau synap, thì bạn đúng rằng giá trị của R chỉ làm thay đổi thời gian tích điện cho tụ điện (từ nguồn một chiều, nhưng không phải là điện áp cuối cùng (tại t = vô cùng).

($ tau = RC $)

Mặt khác, mô hình này quá đơn giản đối với khớp thần kinh điện vì bạn cũng có tổn thất (phóng điện) ra bên ngoài tế bào. Hình ảnh từ cuốn sách:

Và một mạch thực tế hơn được tạo ra với các điện trở phụ (song song) bên dưới để phóng điện ngoài tế bào. Lưu ý điều gì xảy ra khi điện trở thứ 2 (phóng điện của tế bào sau synap đến không gian giữa các tế bào) được đưa vào mạch (công tắc đóng): điện áp trên tụ điện giảm đáng kể.

Về cơ bản, bạn phải "đánh bại" hoặc giảm thiểu sự sụt giảm điện áp này và một cách để làm điều này là có một điện trở nối tiếp thấp hơn (một cách khác tất nhiên là cách ly cao hơn [tức là điện trở] với không gian gian bào). Khi điện trở của synap thấp hơn 10 lần so với mạch trước, điện áp trên synap thấp hơn nhiều và do đó điện áp trên tụ điện cao hơn, ngay cả khi đóng công tắc:

Bạn có thể chơi với mạch ở đây; nó được đặt cho bộ giá trị điện trở đầu tiên; bạn cần phải nhấp chuột phải vào một điện trở và chọn "chỉnh sửa" để thay đổi giá trị của nó; Tôi có thể đã thêm một công tắc và điện trở khác để đạt được sự thay đổi đó cho khớp thần kinh… nhưng tôi không muốn làm phức tạp mạch về mặt khái niệm.


Điện áp xác định loại hóa học ở mỗi điện cực. Vàng được tinh chế bằng cách mạ cực dương vào cực âm ở hiệu điện thế cực tiểu cho nửa phản ứng, do đó các tạp chất không tan và không tạo thành mảng. Bùn điện cực tinh chế đồng chứa các nguyên tố vi lượng có giá trị ở dạng cô đặc từ.

Dòng điện xác định lượng hóa học,

96.500 coulombs / mol electron.

Điện trở bên trong tế bào chuyển đổi năng lượng đầu vào, bội nguồn theo thời gian, $ ce$, thành nhiệt lượng vô ích. Sau đó, bạn muốn khoảng cách điện cực nhỏ và khuấy chất điện ly tốt. Sau đó, bạn cần đủ điện áp để thực hiện quá trình hóa học, cộng với nhiều điện áp hơn để bù cho tổn thất điện trở, nhưng không quá nhiều điện áp đến mức kích hoạt các hóa chất không mong muốn. Điện trở của tế bào tăng (ohmic) hay giảm theo nhiệt độ?

Liên quan đến câu hỏi của bạn: "Điện trở đã được cố định chưa, hay tôi có thể làm bất cứ điều gì để hạ thấp nó?"

Năng lượng được sử dụng trong quá trình điện phân tạo ra cả sản phẩm và nhiệt thải. Đương nhiên, bạn muốn duy trì sản xuất đủ trong khi hạn chế năng lượng lãng phí.

Một số công thức quan trọng:

Những yếu tố ảnh hưởng đến sức đề kháng và ảnh hưởng của chúng đối với sản phẩm so với nhiệt thải và tốc độ sản xuất: Điều chỉnh từng tham số riêng lẻ:

Vôn: Nói chung, trên một đơn vị năng lượng được cung cấp, điện áp thấp hơn tạo ra nhiều sản phẩm hơn và ít thải nhiệt hơn từ quá trình điện phân. Dưới một ngưỡng điện áp nhất định sẽ không xảy ra hiện tượng điện phân. Mặc dù tiêu thụ ít điện năng hơn để sản xuất cùng một sản phẩm ở điện áp thấp với hiệu suất cao hơn, nhưng quá trình này diễn ra chậm hơn vì với điện áp thấp hơn, sẽ có ít dòng điện hơn và tiêu thụ điện năng chậm hơn. Ngoài ra, người ta có thể tăng điện áp để tạo ra nhiều dòng điện hơn và sản xuất sản phẩm của họ nhanh hơn, nhưng điều này xảy ra với mức độ hiệu quả.

Loại và nồng độ chất điện giải: Các chất điện phân khác nhau có khả năng dẫn điện khác nhau và nồng độ của nó trên hoặc dưới mức lý tưởng sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng dẫn điện của chất điện phân.

Nhiệt độ: Tăng nhiệt độ của chất điện phân làm giảm điện trở của chất điện phân. Ngoài ra, một phần năng lượng được sử dụng để phá vỡ các liên kết phân tử của nước được cung cấp bởi năng lượng nhiệt của các phân tử bật ra khỏi nhau. Tuy nhiên, hiệu quả thực sự chỉ trở nên đáng kể với quá trình điện phân ở nhiệt độ cao, chẳng hạn như 800c.

Diện tích bề mặt: Diện tích bề mặt và dòng điện tỷ lệ thuận. Tất cả các thông số khác đều bằng nhau, nếu bạn tăng gấp đôi diện tích bề mặt của các điện cực, bạn sẽ có hiệu quả một nửa điện trở và tăng gấp đôi dòng điện.

Khoảng cách: Giảm khoảng cách giữa các điện cực làm giảm điện trở.


Tại sao điện trở tế bào sau synap cao hơn dẫn đến sự thay đổi điện áp cao hơn khi có dòng điện chạy qua? - Tâm lý

Kiểm soát thần kinh bắt đầu hình thành các cầu nối chéo actin - myosin, dẫn đến sự rút ngắn sarcomere liên quan đến sự co cơ. Các cơn co này kéo dài từ sợi cơ qua mô liên kết để kéo xương, gây ra chuyển động xương. Lực kéo do cơ tác động được gọi là lực căng. Lực tạo ra bởi lực căng này có thể khác nhau, giúp các cơ giống nhau có thể di chuyển vật rất nhẹ và vật rất nặng. Trong các sợi cơ riêng lẻ, lượng sức căng được tạo ra phụ thuộc chủ yếu vào số lượng cầu chéo được hình thành, chịu ảnh hưởng của diện tích mặt cắt của sợi cơ và tần số kích thích thần kinh.

Căng cơ: Sự căng cơ được tạo ra khi số lượng cầu chéo được hình thành tối đa, trong cơ có đường kính lớn hoặc khi số lượng sợi cơ tối đa được kích thích. Trương lực cơ là sức căng cơ còn lại chống lại sự kéo căng thụ động trong giai đoạn nghỉ ngơi.

Cầu vượt và lực căng

Số lượng cầu chéo được hình thành giữa actin và myosin xác định độ căng mà một sợi cơ có thể tạo ra. Cầu chéo chỉ có thể hình thành khi các sợi dày và mỏng chồng lên nhau, cho phép myosin liên kết với actin. Nếu hình thành càng nhiều cầu chéo thì càng có nhiều myosin kéo actin và tạo ra nhiều lực căng hơn.

Độ căng tối đa xảy ra khi các sợi dày và mỏng chồng lên nhau ở mức độ lớn nhất trong một sarcomere. Nếu một sarcomere ở trạng thái nghỉ được kéo dài qua một chiều dài nghỉ lý tưởng, các sợi dày và mỏng không chồng lên nhau ở mức độ lớn nhất nên có thể hình thành ít cầu chéo hơn. Điều này dẫn đến ít đầu myosin kéo actin hơn và ít căng cơ hơn. Khi một sarcomere rút ngắn, vùng chồng chéo giảm đi khi các sợi mảnh tiếp cận vùng H, bao gồm các đuôi myosin. Bởi vì các đầu myosin hình thành các cầu nối chéo, actin sẽ không liên kết với myosin trong vùng này, làm giảm sức căng tạo ra bởi sợi myofiber. Nếu sarcomere được rút ngắn hơn nữa, các sợi mảnh bắt đầu chồng lên nhau, làm giảm sự hình thành cầu chéo hơn nữa và tạo ra sức căng thậm chí ít hơn. Ngược lại, nếu sarcomere bị kéo căng đến mức các sợi dày và mỏng không chồng lên nhau, không có cầu nối chéo nào được hình thành và không có lực căng. Sự kéo căng này thường không xảy ra vì các protein phụ, dây thần kinh cảm giác bên trong và mô liên kết chống lại sự kéo căng quá mức.

Biến chính xác định việc sản xuất lực là số lượng sợi cơ (tế bào cơ dài) trong cơ nhận được điện thế hoạt động từ tế bào thần kinh điều khiển sợi đó. Ví dụ, khi sử dụng bắp tay để cầm bút chì, vỏ não vận động của não chỉ phát tín hiệu cho một vài nơ-ron của bắp tay nên chỉ một vài sợi cơ phản ứng lại. Ở động vật có xương sống, mỗi sợi myofiber đáp ứng đầy đủ nếu được kích thích. Mặt khác, khi chọn một cây đàn piano, vỏ não vận động sẽ truyền tín hiệu cho tất cả các nơ-ron ở bắp tay để mọi sợi cơ tham gia. Đây là lực tối đa mà cơ có thể tạo ra. Như đã đề cập ở trên, việc tăng tần số điện thế hoạt động (số lượng tín hiệu mỗi giây) có thể làm tăng lực nhiều hơn một chút vì tropomyosin tràn ngập canxi.


CÀI ĐẶT THIẾT KẾ THỬ NGHIỆM VỚI NHÃN RÕ RÀNG

  1. Mang kính bảo hộ, áo khoác phòng thí nghiệm, găng tay và khẩu trang để đảm bảo an toàn.
  2. Xử lý tất cả các vật liệu một cách cẩn thận.
  3. Có không gian làm việc thoáng và rõ ràng cho thí nghiệm.
  4. Không sử dụng bất kỳ vật liệu nào đã sử dụng và tránh xa mắt.
  5. Hoàn thành tất cả các thử nghiệm trong cùng một khu vực / phòng, vào cùng một thời điểm trong ngày, sử dụng cùng một vật liệu.
  6. Dọn dẹp khu vực phòng thí nghiệm sau thí nghiệm.
  7. Rửa kỹ tất cả các vật liệu bằng nước ấm và xà phòng sau khi thí nghiệm.

Phương pháp phòng thí nghiệm

Các phương pháp phòng thí nghiệm Điểm nổi bật

& middot Tuần này, thay vì kích thích dây thần kinh bằng búa phản xạ thông qua các thụ thể căng, chúng ta sẽ kích thích dây thần kinh trực tiếp bằng các điện cực kích thích.

& middot Vui lòng mặc áo tay ngắn hoặc tay áo có thể cuộn trên khuỷu tay, cao hơn nửa áo.

& middot Một điện cực kích thích tạo ra một cú sốc điện nhẹ, nếu đủ mạnh, sẽ khử cực màng tế bào thần kinh, khiến chúng bắt lửa.

& middot Tế bào thần kinh được kích thích bằng các điện cực kích thích hoạt động giống như các tế bào thần kinh khác, ngoại trừ khi kích thích các sợi của dây thần kinh, chúng ta có thể kích thích điện thế hoạt động ở cả sợi cảm giác và vận động cùng một lúc.

& middot Trong phòng thí nghiệm này, chúng tôi sẽ kích thích dây thần kinh ulnar và xác định kết quả của việc tăng cường độ kích thích (tính bằng mAmps).

& middot Sau đó, chúng tôi sẽ kích thích lại dây thần kinh ulnar từ hai vị trí khác nhau dọc theo cánh tay để xác định vận tốc dẫn truyền.

Thiết bị cần thiết: Bộ thu thập dữ liệu IXTA, cáp iWire-B3G và ba dây dẫn EMG, điện cực chụp nhanh dùng một lần, dây dẫn bộ kích thích HV.

I. Thiết lập Thiết bị: Khởi động Phần mềm

Bật hộp phần cứng iWorx ở công tắc ở mặt sau và chọn tệp Week7_NerveConduction.iwxset từ P-drive.

II. Thiết lập thiết bị: Vị trí điện cực

  1. Đối tượng nên tháo tất cả đồ trang sức trên tay trái hoặc tay phải và cổ tay của mình.
  2. Nghiên cứu đường đi của dây thần kinh ulnar trong hình (bên dưới).

3. Làm sạch các khu vực mà các điện cực sẽ được gắn bằng một miếng tẩm cồn. Nhẹ nhàng mài mòn da ở những khu vực đó.

  1. Vẫn tồn tại Bảy điện cực dùng một lần. Nhãn mác 5 chúng trên tab nhọn với các chữ cái A đến E.
  2. Đôn các điện cực để chỉ logo Medline hiển thị. Giữ lớp nền bằng nhựa trên chúng để giảm chất kết dính tích tụ trên kéo.
  • Địa điểm MỘT ở mép giữa của ngón tay út của bàn tay phải, do đó, nút / chụp điện cực nằm ngay trên đốt ngón tay đầu tiên. Điều này dành cho MÀU ĐỎ (+) điện cực ghi trên hình HN-3-S2.
  • Địa điểm NS trên cạnh giữa của lòng bàn tay, vì vậy nút / chụp điện cực là ở gốc ngón út. Điều này dành cho MÀU ĐEN (-) điện cực ghi trên tay.
  • Địa điểm NS vì vậy nút / chụp điện cực trên trung gianmép cổ tay ngay trên nếp gấp của cổ tay. Cái này dành cho MÀU XANH LÁ điện cực nối đất trên tay.
  • Cảnh báo: Trước khi kết nối các điện cực kích thích IXTA với đối tượng, hãy kiểm tra Bảng điều khiển kích thích trong thanh công cụ LabScribe để đảm bảo giá trị biên độ được đặt thành không (0 AMP).

Tiếp theo, gắn 2 điện cực còn lại vào chủ thể & cánh tay rsquos để chúng được đặt trên đường dẫn của Ulnar Nerve theo cấu hình sau:

  • Địa điểm NS mép giữa của cẳng tay, do đó nút / chụp điện cực nằm trên nếp gấp cổ tay. Đính kèm Điện cực kích thích BLACK (-).
  • Địa điểm E, điện cực kích thích dương, ngay trên điện cực kích thích âm về phía giữa của cẳng tay. Đính kèm MÀU ĐỎ(+) điện cực kích thích.
  • Điện cực F và G (trong ảnh) sẽ được đặt sau cho bài tập 2.
  • Các video về vị trí đặt điện cực thích hợp cho Bài tập 1 và 2 được tìm thấy trên P-Drive.

Các biện pháp phòng ngừa an toàn cho phòng thí nghiệm này:

Bạn sẽ gây ra những cú sốc điện nhẹ cho chính mình hoặc một đối tượng thí nghiệm tình nguyện. Thiết bị bạn sử dụng để thực hiện việc này được thiết kế cẩn thận để giữ các thông số của điện giật tốt trong phạm vi an toàn và thí nghiệm này diễn ra an toàn và thú vị. Tuy nhiên, chúng tôi yêu cầu bạn đặt các điện cực kích thích trên cánh tay chỉ mộtvà chỉ đặt các điện cực ở cùng một phía của cơ thể (không bao giờ trên cả hai cánh tay cùng một lúc).

Nếu bạn nghĩ rằng bạn có thể đang mang thai hoặc nếu bạn bị các bệnh tim đã biết hoặc có máy tạo nhịp tim nhân tạo, vui lòng không tình nguyện làm đối tượng thí nghiệm trong tuần này.


3 câu trả lời 3

Câu trả lời tùy thuộc vào hoàn cảnh: bạn thay đổi điện trở như thế nào? Cả vận tốc trôi và số lượng hạt tải điện hiện có đều có thể thay đổi.

Trong mô hình Drude cơ bản cho vận chuyển điện, cả $ n $, mật độ hạt tải điện và $ tau $, thời gian giữa các lần va chạm xác định điện trở:

$ mathbf = left ( frac right) mathbf. $ Đây, $ mathbf$ là mật độ hiện tại và $ mathbf$ trường điện được áp dụng. Thuật ngữ trong ngoặc đơn đặc trưng cho các đặc tính của vật liệu, tức là khả năng chống chịu của nó.

Bằng cách thay đổi sang chất liệu khác, bạn có thể ảnh hưởng đến cả $ n $ và $ tau $, vì vậy cả hai trường hợp đều có thể xảy ra.

Sự am hiểu của bạn đa đung đăn. Từ $ V = IR $ nếu điện áp không đổi trong khi điện trở là tăng, hiện tại phải là giảm.

Nhưng nếu bạn đã nghe về một phương trình khác thì $ I = frac$

Nếu dòng điện (I) được tăng lên và mức phí $ Q $ được cố định (Mức phí được cố định nếu nguồn điện là từ các tế bào năng lượng như pin). Thời gian sẽ được giảm xuống.

Có nghĩa là

Các khoản phí đang di chuyển nhanh hơn! Bởi vì số lần sạc được cố định bởi kích thước của pin.

Hãy tưởng tượng một con đường bốn làn xe. Sau đó, ở phía trước 300 mét, có một công trình để bảo trì đường cho ba làn xe. Chỉ tạo ra một làn đường để đi qua. Ô tô từ 4 làn phải gộp chung vào một làn khiến giao thông ùn tắc khiến mọi người về nhà chậm hơn.

Đường 4 làn xe = Dây bình thường

Đường 1 làn và tắc đường = Các vấn đề do lực cản gây ra.

Home = + thiết bị đầu cuối của pin

Giống như một số pin điện thoại có 10000mAh. Mà thực tế là giá trị của $ Q $ nhưng tính bằng miliampe * giờ không phải ampe * giây. Vì vậy, 1 mAh tương đương với 5/18 Coulomb.


Mạng thần kinh dựa trên bộ nhớ

Cơ chế sinh học nơron và khớp thần kinh ghi nhớ

Bộ não con người có thể giải quyết các nhiệm vụ phức tạp, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh và phân loại dữ liệu, hiệu quả hơn so với máy tính truyền thống. Lý do tại sao một bộ não vượt trội trong các chức năng phức tạp là số lượng lớn các tế bào thần kinh và khớp thần kinh xử lý thông tin song song. Như trong hình 3, khi một tín hiệu điện được truyền giữa hai tế bào thần kinh qua sợi trục và khớp thần kinh, sức mạnh hoặc trọng lượng khớp sẽ được khớp thần kinh điều chỉnh. Có khoảng 100 tỷ tế bào thần kinh trong toàn bộ bộ não con người, mỗi tế bào thần kinh có khoảng 10.000 khớp thần kinh. Tế bào thần kinh tiền synap và sau synap truyền và nhận tín hiệu về điện thế kích thích và ức chế sau synap bằng cách cập nhật trọng lượng của synap. Ức chế dài hạn (LTP) và trầm cảm dài hạn (LTD) là những cơ chế quan trọng trong hệ thống thần kinh sinh học, cho thấy sự biến đổi sâu xa trong sức mạnh kết nối giữa các tế bào thần kinh. Theo khoảng thời gian giữa điện thế hoạt động trước synap và sau synap hoặc gai, hiện tượng thay đổi trọng lượng của synap được gọi là độ dẻo phụ thuộc vào thời gian tăng đột biến (STDP) (Yan và cộng sự, 2018a, 2019c). Do khả năng mở rộng, hoạt động năng lượng thấp, các tính năng không thay đổi và diện tích nhỏ trên chip, các memristor là ứng cử viên sáng giá cho các thiết bị tiếp hợp nhân tạo để bắt chước các hành vi LTP, LTD và STDP (Jo et al., 2010 Ohno et al., 2011 Kim và cộng sự, 2015 Wang và cộng sự, 2017 Yan và cộng sự, 2017).

Hình 3. Sơ đồ của hai tế bào thần kinh liên kết với nhau bằng các khớp thần kinh.

Có một số yêu cầu chính đối với thiết bị ghi nhớ trong các ứng dụng mạng nơ-ron. Ví dụ, cần phải có nhiều loại điện trở để có đủ trạng thái điện trở, các thiết bị được yêu cầu phải có dao động điện trở thấp và khả năng thay đổi giữa thiết bị với thiết bị thấp, cần có điện trở tuyệt đối cao hơn để tiêu thụ điện năng thấp và cần có độ bền cao để lập trình lại và đào tạo (Choi và cộng sự, 2018 Yan và cộng sự, 2018b, 2019a Xia và Yang, 2019). Mối quan tâm về độ ổn định của thiết bị là độ lệch điện trở, xảy ra theo thời gian hoặc với môi trường. Sự trôi dạt kháng cự gây ra những thay đổi không mong muốn về trọng lượng khớp thần kinh và làm mờ các trạng thái kháng cự khác nhau, cuối cùng ảnh hưởng đến độ chính xác của tính toán mạng nơ-ron (Xia và Yang, 2019). Để đối phó với thách thức trôi dạt này, các cải tiến có thể được thực hiện ở ba khía cạnh: (1) kỹ thuật thiết bị vật liệu, (2) thiết kế mạch và (3) thiết kế hệ thống (Alibart et al., 2012 Choi et al., 2018 Jiang et al. ., 2018 Lastras-Monta & # x000F1o và Cheng, 2018 Yan và cộng sự, 2018b, 2019a Zhao và cộng sự, 2020). Ví dụ, đối với lĩnh vực kỹ thuật vật liệu, sự lệch luồng có thể được sử dụng để kiểm soát sự thay đổi của chương trình và tăng cường tính đồng nhất của chuyển mạch (Choi và cộng sự, 2018). Về thiết kế cấp mạch, có thể sử dụng một mô-đun gồm hai bộ nhớ nối tiếp và một bóng bán dẫn có kích thước nhỏ nhất, do đó, tỷ lệ điện trở của bộ nhớ có thể được mã hóa để bù cho độ lệch điện trở (Lastras-Monta & # x000F1o và Cheng , 2018). Đối với cấp độ thiết kế hệ thống, độ lệch của thiết bị có thể được giảm thiểu bằng các giao thức, chẳng hạn như mạch ngoại vi vòng kín với chức năng xác minh ghi (Alibart và cộng sự, 2012). Để có được bản cập nhật trọng số tuyến tính và đối xứng trong LTP và LTD để đào tạo mạng nơ-ron hiệu quả, các xung lập trình được tối ưu hóa có thể được sử dụng để kích thích các memristor với các xung điện áp có biên độ cố định hoặc có độ rộng cố định (Jiang et al., 2018 Zhao et al. , Năm 2020). Lưu ý rằng không thể tránh khỏi việc tăng tiêu thụ năng lượng nếu giá trị điện trở memristor bị thay đổi thông qua các xung lập trình phức tạp.

So sánh các cấu trúc mạch synapse ghi nhớ khác nhau được thể hiện trong Bảng 2 (Kim và cộng sự, 2011a Wang và cộng sự, 2014 Prezioso và cộng sự, 2015 Hong và cộng sự, 2019 Krestinskaya và cộng sự, 2019). Các mảng thanh ngang đơn memristor synapse (1M) trong mạng nơ-ron có độ phức tạp thấp nhất và tiêu hao công suất thấp. Tuy nhiên, nó gặp phải các vấn đề về đường dẫn lén và các mạch chuyển đổi ngoại vi phức tạp. Các synap có hai memristor (2M) có phạm vi trọng lượng linh hoạt hơn và LTP và LTD đối xứng tốt hơn, nhưng diện tích chip tương ứng sẽ tăng gấp đôi. Một khớp thần kinh với một memristor và một bóng bán dẫn (1M-1T) có lợi thế là giải quyết vấn đề đường lẻ, nhưng nó cũng chiếm một diện tích lớn trong việc tích hợp quy mô lớn của mạng nơ-ron. Kiến trúc synapse cầu với bốn bộ nhớ (4M) cung cấp cơ chế lập trình hai chiều với đầu ra điện áp đầu vào điện áp. Do chi phí khu vực trên chip đáng kể, các khớp thần kinh 1M-1T và 4M có thể không áp dụng được cho các mạng thần kinh quy mô lớn.

ban 2. So sánh cấu trúc khác nhau của mạch synapse ghi nhớ.

ANN dựa trên bộ nhớ

Các hoạt động cơ bản của ANN phần cứng cổ điển bao gồm nhân, cộng và kích hoạt, được thực hiện bởi các mạch CMOS như GPU. Các trọng số thường được lưu trong SRAM hoặc DRAM. Bất chấp khả năng mở rộng của các mạch CMOS, chúng vẫn không đủ cho các ứng dụng ANN. Hơn nữa, kích thước ô SRAM quá lớn nên không thể tích hợp ở mật độ cao. DRAM cần được làm mới định kỳ để ngăn dữ liệu bị phân rã. Cho dù đó là SRAM hay DRAM, nó thường cần tương tác với các lõi CMOS. Bất kể SRAM hay DRAM, dữ liệu cần được tìm nạp vào bộ nhớ đệm và đăng ký tệp của bộ xử lý kỹ thuật số trước khi xử lý và trả lại thông qua cùng một cơ sở dữ liệu, dẫn đến giới hạn tốc độ đáng kể và tiêu thụ năng lượng lớn, đây là thách thức chính đối với học sâu và các ứng dụng dữ liệu lớn (Xia và Yang, 2019). Ngày nay, ANN có tính năng cho số lượng lớn các tham số tính toán được lưu trữ trong bộ nhớ so với tính toán cổ điển. Ví dụ: mạng nơ-ron sâu hai lớp 784-800-10 được kết nối đầy đủ trong tập dữ liệu MNIST có 635.200 kết nối với nhau. Một mạng lưới thần kinh hiện đại như Visual Geometry Group (VGG) có vài triệu tham số. Những yếu tố này đặt ra một thách thức lớn đối với việc triển khai phần cứng ANN. Memristor & # x00027s không biến động, tiêu thụ điện năng thấp hơn, điện dung ký sinh thấp hơn và các trạng thái điện trở có thể cấu hình lại, tốc độ cao và khả năng thích ứng dẫn đến vai trò quan trọng trong các ứng dụng ANN (Xia và Yang, 2019). ANN là một mô hình xử lý thông tin bắt nguồn từ tối ưu hóa toán học. Một kiến ​​trúc ANN điển hình và thanh ngang ghi nhớ của nó được thể hiện trong Hình 4. Hệ thống thường bao gồm ba lớp: lớp đầu vào, lớp giữa hoặc lớp ẩn và lớp đầu ra. Các đơn vị hoặc nút được kết nối là các nơ-ron thường được nối tiếp theo mô-đun tổng trọng số và mô-đun chức năng kích hoạt. Tế bào thần kinh cũng thực hiện các nhiệm vụ giải mã, điều khiển và định tuyến tín hiệu. Do khả năng xử lý tín hiệu mạnh mẽ, các mạch logic kỹ thuật số và tương tự CMOS là những ứng cử viên tốt nhất cho việc triển khai phần cứng tế bào thần kinh. Trong Hình 4, mũi tên hoặc các đường kết nối đại diện cho các khớp thần kinh và trọng lượng của chúng thể hiện độ mạnh kết nối giữa hai nơ-ron. Giả sử ma trận điều chế trọng số Wij trong thanh ngang khớp thần kinh memristor là ma trận thứ nguyên M & # x000D7 N, trong đó i (i = 1, 2, & # x02026, N) và j (i = 1, 2, & # x02026, NS) là số chỉ mục của các cổng đầu ra và đầu vào của thanh ngang ghi nhớ. Wij giữa vectơ đầu vào trước nơ-ron XNS và vectơ đầu ra sau nơron Ytôi là một phép toán nhân vectơ-ma trận, được biểu thị dưới dạng Phương trình (1) (Jeong và Shi, 2018).

Ma trận W có thể được điều chỉnh liên tục cho đến khi sự khác biệt giữa giá trị đầu ra y và giá trị mục tiêu y & # x0002A được giảm thiểu. Công thức (2) cho thấy quá trình xử lý trọng số khớp thần kinh với độ dốc của lỗi đầu ra (y & # x02013y & # x0002A) 2 theo tỷ lệ huấn luyện (Huang và cộng sự, 2018). Do đó, thanh ngang memristor bằng với bộ cộng CMOS cộng với hệ số CMOS và SRAM (Jeong và Shi, 2018), vì dữ liệu được tính toán, lưu trữ và tạo lại trên cùng một thiết bị cục bộ (tức là chính một memristor). Bên cạnh đó, một thanh ngang có thể được tích hợp theo chiều dọc thành ba chiều (Seok và cộng sự, 2014 Lin và cộng sự, 2020 Luo và cộng sự, 2020). Bằng cách này, nó tiết kiệm nhiều diện tích chip và điện năng tiêu thụ. Do cập nhật khớp thần kinh memristor và lưu dữ liệu trọng lượng trên chính nó, vấn đề tường bộ nhớ với nút cổ chai von Neumann đã được giải quyết.

hinh 4. Kiến trúc ANN điển hình và thanh ngang ghi nhớ của nó.

Các nhà nghiên cứu đã phát triển các cấu trúc liên kết khác nhau và các thuật toán học tập cho các ANN dựa trên phần mềm hoặc phần cứng. Bảng 3 cung cấp sự so sánh của các ANN ghi nhớ điển hình, bao gồm perceptron một lớp (SLP) hoặc perceptron nhiều lớp (MLP), CNN, mạng nơ-ron di động (CeNN) và mạng nơ-ron lặp lại (RNN). SLP và MLP là các mạng nơ-ron cổ điển với các quy tắc học tập nổi tiếng như học tiếng Hebbian, lan truyền ngược. Mặc dù rất nhiều nghiên cứu ANN đã được xác minh bằng mô phỏng hoặc triển khai quy mô nhỏ, nhưng mạng nơ-ron một lớp với 128 & # x000D7 64 1M-1T Ta / HfO2 mảng memristor đã được chứng minh bằng thực nghiệm với độ chính xác nhận dạng hình ảnh là 89,9% đối với bộ dữ liệu MNIST (Hu et al., 2018). CNN (được gọi là ANN bất biến không gian hoặc bất biến thay đổi) là các phiên bản chính quy của MLP. Các lớp ẩn của chúng thường chứa nhiều hàm kích hoạt phức tạp và thực hiện các phép toán tích chập hoặc giá trị lớn nhất theo vùng. Các nhà nghiên cứu đã chứng minh độ chính xác hơn 70% trong nhận dạng video hành vi của con người với CNN 3D dựa trên ghi nhớ (Liu et al., 2020). Cần nhấn mạnh rằng xác minh này chỉ là kết quả mô phỏng phần mềm, trong khi việc trình diễn phần cứng trên chip vẫn còn rất nhiều thách thức, đặc biệt là đối với các CNN chuyên sâu (Wang et al., 2019a Luo et al., 2020 Yao et al., 2020) . CeNN là một mạng nơ-ron tính toán song song khổng lồ, có các tính năng giao tiếp bị giới hạn giữa các nơ-ron tế bào liền kề. Các ô là các đơn vị xử lý thời gian liên tục hoặc thời gian rời rạc phi tuyến tính tiêu tán. Do khả năng xử lý động và tính linh hoạt, CeNN là những ứng cử viên đầy hứa hẹn cho khả năng xử lý tốc độ khung hình cao trong thời gian thực hoặc phát hiện chuyển động đa mục tiêu. Ví dụ, một CeNN với synapse mạch cầu ghi nhớ 4M đã được đề xuất để xử lý hình ảnh (Duan et al., 2014). Không giống như ANN chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu cổ điển, RNN có kết nối phản hồi cho phép hành vi động tạm thời. Do đó, nó thích hợp cho các ứng dụng nhận dạng giọng nói. Bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM) là một loại cấu trúc RNN hữu ích cho việc học sâu. Việc triển khai phần cứng của mạng LSTM dựa trên memristor đã được báo cáo (Smagulova và cộng sự, 2018 Li và cộng sự, 2019 Tsai và cộng sự, 2019 Wang và cộng sự, 2019a).

bàn số 3. Kiến trúc tiêu biểu của ANN đáng nhớ.

Do các khiếm khuyết ngẫu nhiên ở cấp độ nguyên tử và sự biến đổi trong quá trình điều chế độ dẫn, các đặc tính memristor không lý tưởng là nguyên nhân chính gây mất độ chính xác khi học trong ANN. Hiện tượng này được biểu hiện trong các khía cạnh sau của memristor: thay đổi trọng lượng phi tuyến tính không đối xứng giữa chiết áp và trầm cảm, tỷ lệ trọng lượng BẬT / TẮT giới hạn và sự biến đổi của thiết bị. Bảng 4 cho thấy các chiến lược chính về cách đối phó với những vấn đề này. Người ta có thể giảm thiểu ảnh hưởng của các đặc tính memristor không lý tưởng đến độ chính xác ANN từ bốn cấp độ: vật liệu thiết bị, mạch, kiến ​​trúc và thuật toán. Ở cấp độ vật liệu thiết bị, tính đồng nhất của chuyển mạch và tỷ lệ bật / tắt tương tự có thể được tăng cường bằng cách tối ưu hóa phản ứng oxy hóa khử ở giao diện kim loại / oxit, áp dụng công nghệ lệch luồng hoặc phần tử gia nhiệt (Jeong et al., 2015 Lee et al., 2015 Tanikawa et al. ., 2018). Ở cấp độ mạch, người ta có thể sử dụng xung kích thích tùy chỉnh hoặc các khớp thần kinh CMOS-memristor lai để giảm thiểu các hiệu ứng không lý tưởng của memristor (Park và cộng sự, 2013 Li và cộng sự, 2016 Chang và cộng sự, 2017 Li SJ và cộng sự, 2018 Woo và Yu, 2018). Ở cấp độ kiến ​​trúc, các kỹ thuật phổ biến là nhiều ô ghi nhớ để có độ dự phòng cao, mảng giả thanh ngang và bù mạch ngoại vi (Chen và cộng sự, 2015). Đồng tối ưu hóa giữa các memristor và các thuật toán ANN cũng được báo cáo (Li và cộng sự, 2016). Tuy nhiên, cần lưu ý rằng việc thực hiện các chiến lược này chắc chắn sẽ mang lại những tác dụng phụ, chẳng hạn như chi phí sản xuất cao, tiêu thụ điện năng lớn, diện tích chip lớn, mạch ngoại vi phức tạp hoặc thuật toán không hiệu quả. Ví dụ, các phương pháp kích thích xung không giống nhau hoặc phương pháp đào tạo xung lưỡng cực cải thiện tính tuyến tính và đối xứng của các khớp thần kinh memristor, nhưng nó làm tăng độ phức tạp của các mạch ngoại vi, mức tiêu thụ điện năng của hệ thống và diện tích chip. Do đó, sự cân bằng và đồng tối ưu hóa cần được thực hiện ở mỗi cấp độ thiết kế để cải thiện độ chính xác học tập của ANN (Gi et al., 2018 Fu et al., 2019). Hình 5 là một ví dụ thiết kế hợp tác từ các thiết bị ghi nhớ cấp dưới đến các thuật toán đào tạo cấp cao nhất (Fu et al., 2019). Đầu tiên, đường cong đáp ứng độ dẫn (CR) của memristor được đo để thu được hệ số không tuyến tính của nó. Sau đó, đường cong CR được chia thành các đoạn tuyến tính từng đoạn để thu được độ dốc của chúng, và độ rộng xung của xung kích thích tỷ lệ nghịch với độ dốc. Những dữ liệu này được lưu trữ trong bộ nhớ để so sánh và hiệu chỉnh bởi các thanh chéo memristor trong quá trình cập nhật. Thông qua phương pháp này, độ chính xác nhận dạng ANN cuối cùng đã được cải thiện.

Bảng 4. ANNs học tập cải thiện độ chính xác bằng cách giảm thiểu các hiệu ứng không lý tưởng của memristor.

Hình 5. Đồng thiết kế từ các đặc điểm không lý tưởng của memristor đến thuật toán ANN (Fu và cộng sự, 2019).

Các ứng dụng ANN dựa trên memristor có thể là phần mềm, phần cứng hoặc kết hợp (Kozhevnikov và Krasilich, 2016). Các mạng phần mềm có xu hướng chính xác hơn các mạng phần cứng của chúng vì chúng không có các vấn đề về tính không đồng nhất của phần tử tương tự. Tuy nhiên, mạng phần cứng có tốc độ tốt hơn và tiêu thụ ít điện năng hơn do kiến ​​trúc không phải von Neumann (Kozhevnikov và Krasilich, 2016). Trong Hình 6, một chip ANN của máy gia tốc thần kinh đa hình sâu với 2,4 triệu Al2O3/ TiO2-xmemristors được thiết kế và chế tạo (Kataeva et al., 2019). Chip memristor này bao gồm một mảng 24 & # x000D7 43 với một thanh ngang ghi nhớ 48 & # x000D7 48 ở mỗi giao điểm, có nghĩa là độ phức tạp của nó cao hơn khoảng 1.000 lần so với các thiết kế trước đó trong tài liệu. Công việc này là một điểm khởi đầu tốt cho hoạt động của các ANN thuộc tổ chức ghi nhớ quy mô vừa. Các máy gia tốc tương tự đã xuất hiện trong 2 năm qua (Cai et al., 2019 Chen W.-H. et al., 2019 Xue et al., 2020).

Hình 6. Một chip ANN thần kinh sâu với 2,4 triệu thiết bị ghi nhớ (Kataeva và cộng sự, 2019).

Mạng nơ-ron ghi nhớ có thể được sử dụng để hiểu cảm xúc của con người và mô phỏng khả năng hoạt động của con người (Bishop, 1995). Thử nghiệm trí nhớ liên kết PavlTov nổi tiếng đã được thực hiện trong ANN có khả năng ghi nhớ với một phương pháp học tập phản hồi đầu vào có trọng số mới (Ma và cộng sự, 2018). Khi có nhiều tín hiệu đầu vào, tế bào thần kinh và khớp thần kinh ghi nhớ, quá trình xử lý cảm xúc phức tạp sẽ đạt được trong các chip AI hơn nữa. Do thách thức về vật chất và thiếu các mô hình hiệu quả, hầu hết các cuộc trình diễn chỉ giới hạn ở các mô phỏng quy mô nhỏ cho các nhiệm vụ đơn giản. Những thiếu sót của memristor chủ yếu là không tuyến tính, không đối xứng và thay đổi, ảnh hưởng nghiêm trọng đến độ chính xác của ANN. Hơn nữa, các mạch ngoại vi và giao diện phải cung cấp hiệu quả năng lượng và thông lượng dữ liệu vượt trội.

SNN dựa trên bộ nhớ

Lấy cảm hứng từ các phương pháp nhận thức và tính toán của não động vật, mạng thần kinh thế hệ thứ ba, SNN, làm cho các đặc tính mong muốn của các tế bào thần kinh sinh học nhỏ gọn bắt chước và hiệu suất nhận thức đáng chú ý. Điểm nổi bật nhất của SNN là nó kết hợp khái niệm thời gian vào các phép toán với các giá trị rời rạc, trong khi các giá trị đầu vào và đầu ra của ANN thế hệ thứ hai là liên tục. SNN có thể tận dụng tốt hơn sức mạnh của mô hình xử lý thông tin sinh học, nhờ vào sự mô phỏng phần cứng của các khớp thần kinh và tế bào thần kinh. ANN được tính toán từng lớp, tương đối đơn giản. Tuy nhiên, các đoàn tàu tăng đột biến trong SNN tương đối khó hiểu và các phương pháp mã hóa hiệu quả cho các đoàn tàu đột biến này không hề đơn giản. Các sự kiện động này thúc đẩy tăng đột biến trong SNN nâng cao khả năng xử lý dữ liệu giác quan trong không gian-thời gian hoặc thế giới thực, với khả năng thích ứng nhanh và ghi nhớ theo cấp số nhân. Sự kết hợp của dữ liệu không gian-thời gian cho phép SNN xử lý tín hiệu một cách tự nhiên và hiệu quả.

Mô hình nơron, quy tắc học tập và mã hóa kích thích bên ngoài là những lĩnh vực nghiên cứu chính của SNN. Mô hình Hodgkin & # x00026 Huxley (HH), mô hình Tích hợp và Cháy (LIF) bị rò rỉ, mô hình phản ứng tăng đột biến (SRM) và mô hình Izhikevich là những mô hình tế bào thần kinh phổ biến nhất (Hodgkin và Huxley, 1952 Chua, 2013 Ahmed et cộng sự, 2014 Pfeiffer và Pfeil, 2018 Wang và Yan, 2019 Zhao và cộng sự, 2019 Ojiugwo và cộng sự, 2020). Mô hình HH là một mô hình toán học thời gian liên tục dựa trên độ dẫn. Mặc dù mô hình này dựa trên nghiên cứu về mực, nhưng nó được sử dụng rộng rãi ở các sinh vật bậc thấp hoặc bậc cao (ngay cả con người). Tuy nhiên, do hệ phương trình vi phân phi tuyến tính phức tạp được thiết lập với bốn biến nên mô hình này khó đạt được độ chính xác cao. Chua đã thiết lập mô hình ghi nhớ của tế bào thần kinh Hodgkin-Huxley và chứng minh rằng ghi nhớ có thể được áp dụng để bắt chước sinh học thần kinh phức tạp (Chua, 2013). Mô hình Izhikevich tích hợp tính dẻo sinh học của mô hình HH với sự đơn giản và hiệu quả tính toán cao hơn. Mô hình HH và Izhikevich được tính bằng phương trình vi phân, trong khi mô hình LIF và SRM được tính bằng phương pháp tích phân. SRM là phiên bản mở rộng của LIF, và mô hình Izhikevich có thể được coi là phiên bản đơn giản hóa của mô hình Hodgkin-Huxley. Các mô hình toán học này là kết quả của các mức độ tùy chỉnh khác nhau, sự cân bằng và tối ưu hóa mạng nơ-ron sinh học. Bảng 5 cho thấy sự so sánh của một số SNN dựa trên memristor. Có thể thấy rằng các nghiên cứu SNN này dựa trên các quy tắc học STDP và tế bào thần kinh LIF. Hầu hết chúng vẫn nằm trong các ứng dụng nhận dạng mẫu đơn giản, chỉ một số ít trong số đó có triển khai phần cứng.

Bảng 5. So sánh một số SNN dựa trên ghi nhớ.

Các tính năng nổi bật của SNN như sau. Đầu tiên, các mô hình nơ-ron sinh học (ví dụ: HH, LIF) gần với các nơ-ron sinh học hơn là các nơ-ron ANN. Thứ hai, thông tin được truyền đi là các xung thời gian rời rạc được mã hóa theo thời gian hoặc tần số, có thể chứa nhiều thông tin hơn các mạng truyền thống. Thứ ba, mỗi tế bào thần kinh có thể hoạt động một mình và chuyển sang chế độ chờ công suất thấp khi không có tín hiệu đầu vào. Vì SNN đã được chứng minh là mạnh hơn ANN về mặt lý thuyết, nên việc sử dụng rộng rãi SNN là điều đương nhiên. Vì không thể phân biệt được quá trình đào tạo tăng đột biến, nên không thể sử dụng phương pháp giảm dần độ dốc để đào tạo SNN mà không làm mất thông tin thời gian chính xác. Một vấn đề khác là cần rất nhiều tính toán để mô phỏng SNN trên phần cứng thông thường, vì nó yêu cầu các phương trình vi phân tương tự (Ojiugwo et al., 2020). Do sự phức tạp của SNN, các quy tắc học tập hiệu quả đáp ứng các đặc điểm của mạng nơ-ron sinh học vẫn chưa được phát hiện. Quy tắc này được yêu cầu để mô hình hóa không chỉ kết nối synap mà còn cả sự tăng trưởng và suy giảm của nó. Một thách thức khác là tính chất không liên tục của chuỗi đột biến, điều này làm cho nhiều quy tắc học ANN cổ điển không phù hợp với SNN, hoặc chỉ có thể gần đúng, bởi vì vấn đề hội tụ là rất nghiêm trọng. Trong khi đó, nhiều nghiên cứu SNN chỉ giới hạn ở phân tích lý thuyết và mô phỏng các tác vụ đơn giản hơn là các tác vụ phức tạp và thông minh (ví dụ: phân tích hồi quy bội số, lập luận suy diễn và quy nạp và triển khai chip của chúng) (Wang và Yan, 2019). Mặc dù tương lai của SNN vẫn chưa rõ ràng, nhiều nhà nghiên cứu tin rằng SNN sẽ thay thế các ANN sâu. Lý do là vì AI về cơ bản là một quá trình bắt chước não bộ sinh học và SNN có thể cung cấp một cơ chế hoàn hảo cho việc học tập không giám sát.

Như trong Hình 7, một mạng nơ-ron được thực hiện với các nơ-ron CMOS, mạch điều khiển CMOS và các khớp thần kinh ghi nhớ (Sun, 2015). Mô-đun tổng hợp, mô-đun tích hợp rò rỉ và mô-đun lửa tương đương với vai trò của các đuôi gai và mô sợi trục, tương ứng. Các tín hiệu nơ-ron đầu vào được tổng hợp theo thời gian và không gian thông qua một mạch khuếch đại kết hợp cống chung. Một khớp thần kinh memristor cung cấp cho tín hiệu điện thế hoạt động có trọng lượng và tín hiệu đầu ra của nó, tức là tín hiệu điện thế sau khớp thần kinh được truyền đến các tế bào thần kinh sau khớp thần kinh. Sử dụng tín hiệu điện thế hoạt động và tín hiệu phản hồi từ các tế bào thần kinh hậu, mạch điều khiển và giai đoạn cập nhật khớp thần kinh cung cấp tín hiệu tăng áp hoặc tín hiệu trầm cảm đến các khớp thần kinh memristor. Theo quy tắc học STDP, mạch điều chỉnh trọng lượng mức bóng bán dẫn được cấu tạo bởi thiết bị ghi nhớ và các cổng truyền dẫn CMOS. Các cổng truyền dẫn được điều khiển bởi tín hiệu chiết áp hoặc trầm cảm. Hệ thống này rất giống với các tính năng chính của nơ-ron sinh học, rất hữu ích cho việc triển khai phần cứng SNN cấu trúc thần kinh. Mô tả đầy đủ hơn về các mạch SNN và các ứng dụng hệ thống được thể hiện trong Hình 8 (Wu và Saxena, 2018). Hệ thống bao gồm các tế bào thần kinh CMOS hướng sự kiện, một thuật toán mã hóa thần kinh cạnh tranh [tức là, người chiến thắng nhận tất cả (WTA) quy tắc học tập] và mảng khớp thần kinh ghi nhớ nhiều bit. Quy tắc học STDP phi tuyến tính ngẫu nhiên với chức năng học cửa sổ hình mũ được áp dụng để cập nhật trọng số khớp thần kinh memristor tại chỗ. Biên độ và độ trễ thời gian bổ sung của dạng sóng nhọn nửa hình chữ nhật nửa tam giác có thể được điều chỉnh để xử lý lấy cảm hứng từ đuôi gai. Công trình này chứng minh tính khả thi và xuất sắc của các thiết bị ghi nhớ mới nổi trong các ứng dụng thần kinh hình học, với mức tiêu thụ điện năng thấp và diện tích trên chip nhỏ gọn.

Hình 7. Mạch cập nhật trọng lượng nơ-ron CMOS và khớp thần kinh memristor (Sun, 2015).


Thông số dung lượng pin (ví dụ: X mAh) cho bạn biết rằng pin của bạn có thể chạy trong 1 giờ với tần suất X miliampe cho đến khi cạn kiệt. Điều này không phải lúc nào cũng thay đổi theo thời gian, ví dụ: bạn có thể sẽ không chạy trong 1/2 giờ nếu bạn vẽ 2 * X miliampe, nhưng đây là một cuộc thảo luận khác.

Để trả lời câu hỏi của bạn, một mAh lớn hơn sẽ cho phép bạn sử dụng pin lâu hơn trước khi cạn kiệt, xét về mức tiêu thụ hiện tại.

Tuy vậy, đối với cùng một kiểu pin, xếp hạng C ($ C $) (dòng điện tối đa mà bạn có thể lấy ra một cách an toàn, liên tục từ pin) không đổi. Do đó, vì nó được định nghĩa là $ I_ = C cdot X $, xếp hạng C cao hơn cũng sẽ cho phép bạn thu hút dòng điện tức thời cao hơn, do đó nhiều năng lượng hơn.

Không, nó có nghĩa là nhiều hơn năng lượng và nó ngụ ý nhiều quyền lực hơn.

Hãy coi năng lượng là thứ bạn "bỏ ra" để thực hiện công việc và năng lượng là lượng công việc bạn hoàn thành trong một khoảng thời gian cụ thể.

Thông thường, pin được đánh giá về năng lượng với thứ được gọi là xếp hạng "C" hoặc mức sức mạnh sẽ mất pin trong một giờ.

Vì công suất đầu ra của pin là điện áp nhân với dòng điện, nên định mức C có thể được tính bằng điện áp danh định nhân với định mức amp-giờ, chia cho điện áp danh định lần một giờ.

Điện áp danh định tự hủy và bạn chỉ còn lại với phần "amp" của xếp hạng amp giờ của pin.

Điều này có nghĩa là pin 5000mAh có xếp hạng 1C là 5000mA, nhưng công suất đầu ra của pin là lần điện áp danh định, do đó, gói pin 5000mAh được xếp hạng cho 1C sẽ có ít năng lượng hơn gói 2500mAh được xếp hạng cho 10C vì công suất đầu ra khả dụng của gói 5Ah bị giới hạn ở (điện áp) lần 5A trong đó công suất đầu ra có sẵn của gói 2,5Ah bị giới hạn ở (điện áp) lần 25A. Gói nhỏ hơn, với xếp hạng C cao hơn, có khả năng cung cấp năng lượng gấp 5 lần trong ví dụ này.

Về thời gian chạy, điều đó phụ thuộc vào xếp hạng C cho pin. Nó càng cao, bạn càng có nhiều năng lượng (một cách an toàn) có thể rút ra cùng một lúc, có nghĩa là bạn có thể nhận được nhiều năng lượng hơn từ pin C cao, nhưng vì năng lượng là mức độ tiêu thụ năng lượng nhanh chóng, điều đó có nghĩa là bạn sẽ hao pin nhanh hơn.

Tuy nhiên, cuối cùng, giả sử các pin có cùng xếp hạng C, thì pin dung lượng lớn hơn sẽ có nhiều năng lượng hơn có sẵn bởi vì xếp hạng C được điều khiển bởi dung lượng pin.

Cho giống nhau tải trọng áp dụng (có nghĩa là bạn không thực sự sử dụng tất cả nguồn điện có sẵn đó), pin có dung lượng lớn hơn sẽ dùng được lâu hơn bởi vì bạn đang sử dụng năng lượng ở giá trị C thấp hơn.

Tôi hiểu các giá trị C có thể gây nhầm lẫn, vì vậy nếu bạn muốn một số ví dụ, hãy cho tôi biết!

Tôi đã nhắc đến nhiều lần cụm từ "nguồn điện khả dụng" vì điều tôi lo lắng là một quan niệm sai lầm về pin và điện nói chung. Chỉ vì một cục pin có thể cung cấp 25A không có nghĩa là pin sẽ giao 25A. Định mức cường độ dòng điện lạnh (CCA) trên ắc quy ô tô của bạn là hàng trăm ampe, nhưng nếu tất cả những gì bạn đang làm là nghe đài khi ô tô tắt, bạn đang tiêu thụ một lượng điện năng không đáng kể.

Tất cả là do Định luật Ohm, nói rằng dòng điện qua một thiết bị bằng điện áp đặt vào, liên quan đến điện trở trong thiết bị đó. Đó là, $ I = frac$ (thường được biểu thị là $ V = IR $).

Điều này có nghĩa là nếu bạn không thay đổi tải điện - bạn giữ cho các động cơ giống nhau chạy với cùng tốc độ - thì điện trở hiệu dụng của tải không thay đổi. Điều này có nghĩa là, nếu bạn không thay đổi điện áp đầu cuối của pin, thì dòng điện cung cấp cho tải sẽ không thay đổi.

Nếu điện áp không đổi và cường độ dòng điện không đổi, thì đã áp dụng quyền lực là không đổi, ngay cả khi có sẵn thay đổi quyền lực. Khi bạn cầm điện thoại trong tay, pin bên trong điện thoại đang cung cấp năng lượng cho nó. Khi bạn cắm điện thoại vào, bạn có thể đang kết nối điện thoại với một tuabin có kích thước bằng một trung tâm mua sắm dải. Sự thay đổi nguồn điện khả dụng không có nghĩa là bạn tự động tiêu thụ hết nguồn điện hiện có.

Điều này, ý tôi là, miễn là pin hiện tại của bạn có khả năng cung cấp tải (bus điện áp của bạn không bị tắt), thì việc chuyển sang pin dung lượng lớn hơn sẽ không cải thiện hiệu suất của bạn chút nào, mặc dù nó có thể có năng lượng khả dụng hơn. Các thiết bị điện "lấy những gì họ cần" và không có gì hơn.


Truyền các kích thích cơ học độc hại

Trong khi các phản ứng của cơ quan thụ cảm do nhiệt và hóa chất gây ra tương quan với cảm giác đau ở người (9, 24), kích thích cơ học của C-MH (24) và các sợi A-HTM (18) thích ứng nhanh có thể không (24) (Bảng & # x200B (Bảng 1 1 và & # x200B và 2). 2). Tuy nhiên, nhận thức về cường độ cơn đau kim châm có liên quan đến hoạt động của các tế bào thụ cảm sợi A không nhạy cảm với capsaicin (ví dụ, A-M và A-MH loại I) (78). Các kênh dẫn truyền làm trung gian cho các kích thích cơ học độc hại (và vô hại) ở động vật có vú rất khó nắm bắt (5, 91, 92). Sự dẫn truyền trong màng soma trên thang thời gian dưới mili giây cho thấy sự truyền dẫn trực tiếp bằng áp suất của các kênh ion với NSC và có thể cả tính thấm Na + (91). Không có bản chỉnh hình nào cho các kênh nhạy cảm cơ học của sinh vật nhân sơ đã được nghiên cứu kỹ lưỡng MscL và MscS hiện diện trong bộ gen của động vật có vú (93). Ngoài ra, không có bằng chứng chắc chắn cho thấy các bộ phận cấu trúc thành phần cấu trúc không xương sống của động vật có vú liên quan đến quá trình cơ học hóa (92) là kênh dẫn truyền trong tế bào thần kinh cảm giác ở da, mặc dù các kênh ion nhạy cảm với axit (ASIC) dường như đóng một vai trò nào đó (11). Một số tiến bộ đã được thực hiện trong việc xác định các protein (ví dụ, protein 3 ref. 94 giống stomatin) liên quan đến việc cảm nhận sự va chạm vô hại, nhưng việc xóa gen của chúng ở chuột không ảnh hưởng đến phản ứng hành vi đối với áp lực độc hại. Các kênh TRP là ứng cử viên dựa trên sự tương đồng về biểu hiện và chức năng với các đối tác tiến hóa, nhưng liệu chúng có đóng góp vào cảm biến / đầu dò phân tử hay hoạt động trong vai trò nhạy cảm hay không vẫn chưa rõ ràng (11) (Bảng & # x200B (Bảng 3). 3). Những thách thức gặp phải khi chỉ định vai trò cho đầu dò của các kích thích cơ học độc hại bao gồm hiệu quả của các giao thức kích thích được áp dụng trong các xét nghiệm hành vi và mô ex vivo (ví dụ: kiểu hình có thể khác nhau khi thử thách với các sợi nylon von Frey mỏng đã được hiệu chuẩn so với nhúm phân bố cũng có thể gây ra thiếu máu cục bộ cục bộ tham chiếu 95), ảnh hưởng ức chế của đầu vào vô hại sợi A vô hại ở cấp độ hệ thống (18), và phép ngoại suy của các xét nghiệm tế bào đối với thụ thể (ví dụ: chọc, kéo dài tham chiếu 96, tham chiếu 97 giảm thẩm thấu & # x02013cảm ứng sưng, tham chiếu 98). Chủ đề này được xem xét chi tiết hơn ở những nơi khác (12, 19, 91 & # x0201393).


Nội dung: Xu hướng thuận so với Xu hướng ngược

Cơ sở để so sánh Xu hướng chuyển tiếp Xu hướng đảo ngược
Sự định nghĩaĐiện áp bên ngoài được đặt qua điốt PN để giảm rào cản tiềm năng để tạo thành dòng điện dễ dàng chạy qua nó được gọi là phân cực thuận.Điện áp bên ngoài được đặt vào điểm nối PN để tăng cường rào cản tiềm năng và ngăn dòng điện chạy qua nó được gọi là phân cực ngược.
Biểu tượng
Sự liên quan Cực dương của pin được nối với chất bán dẫn loại P của thiết bị và cực âm được nối với chất bán dẫn loại N. Cực âm của pin được nối với vùng P và cực dương của pin được nối với chất bán dẫn loại N.
Rào cản tiềm năng Giảm Tăng cường
Vôn Hiệu điện thế ở anot lớn hơn catot.Hiệu điện thế ở catốt lớn hơn anốt.
Chuyển tiếp hiện tại Lớn Nhỏ
Lớp cạn kiệt Gầy Đặc
Chống lại Thấp Cao
Dòng chảy hiện tại Cho phép Ngăn cản
Tầm quan trọng của dòng điện Phụ thuộc vào điện áp chuyển tiếp. Số không
Chạy Nhạc trưởng Chất cách điện

Định nghĩa Xu hướng Chuyển tiếp

Trong xu hướng thuận, điện áp bên ngoài được áp dụng qua điốt tiếp giáp PN. Điện áp này loại bỏ rào cản tiềm năng và cung cấp đường dẫn điện trở thấp cho dòng điện. Phân cực thuận có nghĩa là vùng tích cực được kết nối với cực p của nguồn cung cấp và vùng âm được kết nối với loại n của thiết bị.

Điện áp rào cản tiềm năng rất nhỏ (gần 0,7 V đối với silicon và 0,3 V đối với tiếp giáp germani) do đó cần rất ít lượng điện áp để loại bỏ hoàn toàn rào cản. Việc loại bỏ hoàn toàn rào cản tạo thành đường dẫn điện trở thấp cho dòng điện. Do đó, dòng điện bắt đầu chạy qua đường giao nhau. Dòng điện này được gọi là dòng điện thuận.

Định nghĩa Xu hướng Đảo ngược

Trong phân cực ngược, vùng âm được nối với cực dương của pin và vùng dương được nối với cực âm. Điện thế ngược làm tăng sức mạnh của hàng rào thế năng. Rào cản tiềm năng chống lại dòng chất mang điện tích qua đường giao nhau. Nó tạo ra một đường dẫn điện trở cao trong đó không có dòng điện chạy qua mạch.



CÀI ĐẶT THIẾT KẾ THỬ NGHIỆM VỚI NHÃN RÕ RÀNG

  1. Mang kính bảo hộ, áo khoác phòng thí nghiệm, găng tay và khẩu trang để đảm bảo an toàn.
  2. Xử lý tất cả các vật liệu một cách cẩn thận.
  3. Có không gian làm việc thoáng và rõ ràng cho thí nghiệm.
  4. Không sử dụng bất kỳ vật liệu nào đã sử dụng và tránh xa mắt.
  5. Hoàn thành tất cả các thử nghiệm trong cùng một khu vực / phòng, vào cùng một thời điểm trong ngày, sử dụng cùng một vật liệu.
  6. Dọn dẹp khu vực phòng thí nghiệm sau thí nghiệm.
  7. Rửa kỹ tất cả các vật liệu bằng nước ấm và xà phòng sau khi thí nghiệm.

Phương pháp phòng thí nghiệm

Các phương pháp phòng thí nghiệm Điểm nổi bật

& middot Tuần này, thay vì kích thích dây thần kinh bằng búa phản xạ thông qua các thụ thể căng, chúng ta sẽ kích thích dây thần kinh trực tiếp bằng các điện cực kích thích.

& middot Vui lòng mặc áo tay ngắn hoặc tay áo có thể cuộn trên khuỷu tay, cao hơn nửa áo.

& middot Một điện cực kích thích tạo ra một cú sốc điện nhẹ, nếu đủ mạnh, sẽ khử cực màng tế bào thần kinh, khiến chúng bắt lửa.

& middot Tế bào thần kinh được kích thích bằng các điện cực kích thích hoạt động giống như các tế bào thần kinh khác, ngoại trừ khi kích thích các sợi của dây thần kinh, chúng ta có thể kích thích điện thế hoạt động ở cả sợi cảm giác và vận động cùng một lúc.

& middot Trong phòng thí nghiệm này, chúng tôi sẽ kích thích dây thần kinh ulnar và xác định kết quả của việc tăng cường độ kích thích (tính bằng mAmps).

& middot Sau đó, chúng tôi sẽ kích thích lại dây thần kinh ulnar từ hai vị trí khác nhau dọc theo cánh tay để xác định vận tốc dẫn truyền.

Thiết bị cần thiết: Bộ thu thập dữ liệu IXTA, cáp iWire-B3G và ba dây dẫn EMG, điện cực chụp nhanh dùng một lần, dây dẫn bộ kích thích HV.

I. Thiết lập Thiết bị: Khởi động Phần mềm

Bật hộp phần cứng iWorx ở công tắc ở mặt sau và chọn tệp Week7_NerveConduction.iwxset từ P-drive.

II. Thiết lập thiết bị: Vị trí điện cực

  1. Đối tượng nên tháo tất cả đồ trang sức trên tay trái hoặc tay phải và cổ tay của mình.
  2. Nghiên cứu đường đi của dây thần kinh ulnar trong hình (bên dưới).

3. Làm sạch các khu vực mà các điện cực sẽ được gắn bằng một miếng tẩm cồn. Nhẹ nhàng mài mòn da ở những khu vực đó.

  1. Vẫn tồn tại Bảy điện cực dùng một lần. Nhãn mác 5 chúng trên tab nhọn với các chữ cái A đến E.
  2. Đôn các điện cực để chỉ logo Medline hiển thị. Giữ lớp nền bằng nhựa trên chúng để giảm chất kết dính tích tụ trên kéo.
  • Địa điểm MỘT ở mép giữa của ngón tay út của bàn tay phải, do đó, nút / chụp điện cực nằm ngay trên đốt ngón tay đầu tiên. Cái này dành cho MÀU ĐỎ (+) điện cực ghi trên hình HN-3-S2.
  • Địa điểm NS trên cạnh giữa của lòng bàn tay, vì vậy nút / chụp điện cực là ở gốc ngón út. Cái này dành cho MÀU ĐEN (-) điện cực ghi trên tay.
  • Địa điểm NS vì vậy nút / chụp điện cực trên trung gianmép cổ tay ngay trên nếp gấp của cổ tay. Cái này dành cho MÀU XANH LÁ điện cực nối đất trên tay.
  • Cảnh báo: Trước khi kết nối các điện cực kích thích IXTA với đối tượng, hãy kiểm tra Bảng điều khiển kích thích trong thanh công cụ LabScribe để đảm bảo giá trị biên độ được đặt thành không (0 AMP).

Tiếp theo, gắn 2 điện cực còn lại vào chủ thể & cánh tay rsquos để chúng được đặt trên đường dẫn của Ulnar Nerve theo cấu hình sau:

  • Địa điểm NS mép giữa của cẳng tay, do đó nút / chụp điện cực nằm trên nếp gấp cổ tay. Đính kèm Điện cực kích thích BLACK (-).
  • Địa điểm E, điện cực kích thích dương, ngay trên điện cực kích thích âm về phía giữa của cẳng tay. Đính kèm MÀU ĐỎ(+) điện cực kích thích.
  • Điện cực F và G (trong ảnh) sẽ được đặt sau cho bài tập 2.
  • Các video về vị trí đặt điện cực thích hợp cho Bài tập 1 và 2 được tìm thấy trên P-Drive.

Các biện pháp phòng ngừa an toàn cho phòng thí nghiệm này:

Bạn sẽ gây ra những cú sốc điện nhẹ cho chính mình hoặc một đối tượng thí nghiệm tình nguyện. Thiết bị bạn sử dụng để thực hiện việc này được thiết kế cẩn thận để giữ các thông số của điện giật tốt trong phạm vi an toàn và thí nghiệm này diễn ra an toàn và thú vị. Tuy nhiên, chúng tôi yêu cầu bạn đặt các điện cực kích thích trên cánh tay chỉ mộtvà chỉ đặt các điện cực ở cùng một phía của cơ thể (không bao giờ trên cả hai cánh tay cùng một lúc).

Nếu bạn nghĩ rằng bạn có thể đang mang thai hoặc nếu bạn bị các bệnh tim đã biết hoặc có máy tạo nhịp tim nhân tạo, vui lòng không tình nguyện làm đối tượng thí nghiệm trong tuần này.


Tại sao điện trở tế bào sau synap cao hơn dẫn đến sự thay đổi điện áp cao hơn khi có dòng điện chạy qua? - Tâm lý

Kiểm soát thần kinh bắt đầu hình thành các cầu nối chéo actin - myosin, dẫn đến sự rút ngắn sarcomere liên quan đến sự co cơ. Các cơn co này kéo dài từ sợi cơ qua mô liên kết để kéo xương, gây ra chuyển động xương. Lực kéo do cơ tác động được gọi là lực căng. Lực tạo ra bởi lực căng này có thể khác nhau, giúp các cơ giống nhau có thể di chuyển vật rất nhẹ và vật rất nặng. Trong các sợi cơ riêng lẻ, lượng sức căng được tạo ra phụ thuộc chủ yếu vào số lượng cầu chéo được hình thành, chịu ảnh hưởng của diện tích mặt cắt của sợi cơ và tần số kích thích thần kinh.

Căng cơ: Sự căng cơ được tạo ra khi số lượng cầu chéo được hình thành tối đa, trong cơ có đường kính lớn hoặc khi số lượng sợi cơ tối đa được kích thích. Trương lực cơ là sức căng cơ còn lại chống lại sự kéo căng thụ động trong giai đoạn nghỉ ngơi.

Cầu vượt và lực căng

Số lượng cầu chéo được hình thành giữa actin và myosin xác định độ căng mà một sợi cơ có thể tạo ra. Cầu chéo chỉ có thể hình thành khi các sợi dày và mỏng chồng lên nhau, cho phép myosin liên kết với actin. Nếu hình thành càng nhiều cầu chéo thì càng có nhiều myosin kéo actin và tạo ra nhiều lực căng hơn.

Độ căng tối đa xảy ra khi các sợi dày và mỏng chồng lên nhau ở mức độ lớn nhất trong một sarcomere. Nếu một sarcomere ở trạng thái nghỉ được kéo dài qua một chiều dài nghỉ lý tưởng, các sợi dày và mỏng không chồng lên nhau ở mức độ lớn nhất nên có thể hình thành ít cầu chéo hơn. Điều này dẫn đến ít đầu myosin kéo actin hơn và ít căng cơ hơn. Khi một sarcomere rút ngắn, vùng chồng chéo giảm đi khi các sợi mảnh tiếp cận vùng H, bao gồm các đuôi myosin. Bởi vì các đầu myosin hình thành các cầu nối chéo, actin sẽ không liên kết với myosin trong vùng này, làm giảm sức căng tạo ra bởi sợi myofiber. Nếu sarcomere được rút ngắn hơn nữa, các sợi mảnh bắt đầu chồng lên nhau, làm giảm sự hình thành cầu chéo hơn nữa và tạo ra sức căng thậm chí ít hơn. Ngược lại, nếu sarcomere bị kéo căng đến mức các sợi dày và mỏng không chồng lên nhau, không có cầu nối chéo nào được hình thành và không có lực căng. Sự kéo căng này thường không xảy ra vì các protein phụ, dây thần kinh cảm giác bên trong và mô liên kết chống lại sự kéo căng quá mức.

Biến chính xác định việc sản xuất lực là số lượng sợi cơ (tế bào cơ dài) trong cơ nhận được điện thế hoạt động từ tế bào thần kinh điều khiển sợi đó. Ví dụ, khi sử dụng bắp tay để cầm bút chì, vỏ não vận động của não chỉ phát tín hiệu cho một vài nơ-ron của bắp tay nên chỉ một vài sợi cơ phản ứng lại. Ở động vật có xương sống, mỗi sợi myofiber đáp ứng đầy đủ nếu được kích thích. Mặt khác, khi chọn một cây đàn piano, vỏ não vận động sẽ truyền tín hiệu cho tất cả các nơ-ron ở bắp tay để mọi sợi cơ tham gia. Đây là lực tối đa mà cơ có thể tạo ra. Như đã đề cập ở trên, việc tăng tần số điện thế hoạt động (số lượng tín hiệu mỗi giây) có thể làm tăng lực nhiều hơn một chút vì tropomyosin tràn ngập canxi.


Điện áp xác định loại hóa học ở mỗi điện cực. Vàng được tinh chế bằng cách mạ cực dương vào cực âm ở hiệu điện thế cực tiểu cho nửa phản ứng, do đó các tạp chất không tan và không tạo thành mảng. Bùn điện cực tinh chế đồng chứa các nguyên tố vi lượng có giá trị ở dạng cô đặc từ.

Dòng điện xác định lượng hóa học,

96.500 coulombs / mol electron.

Điện trở bên trong tế bào chuyển đổi năng lượng đầu vào, bội nguồn theo thời gian, $ ce$, thành nhiệt lượng vô ích. Sau đó, bạn muốn khoảng cách điện cực nhỏ và khuấy chất điện ly tốt. Sau đó, bạn cần đủ điện áp để thực hiện quá trình hóa học, cộng với nhiều điện áp hơn để bù cho tổn thất điện trở, nhưng không quá nhiều điện áp đến mức kích hoạt các hóa chất không mong muốn. Điện trở của tế bào tăng (ohmic) hay giảm theo nhiệt độ?

Liên quan đến câu hỏi của bạn: "Điện trở đã được cố định chưa, hay tôi có thể làm bất cứ điều gì để hạ thấp nó?"

Năng lượng được sử dụng trong quá trình điện phân tạo ra cả sản phẩm và nhiệt thải. Đương nhiên, bạn muốn duy trì sản xuất đủ trong khi hạn chế năng lượng lãng phí.

Một số công thức quan trọng:

Những yếu tố ảnh hưởng đến sức đề kháng và ảnh hưởng của chúng đối với sản phẩm so với nhiệt thải và tốc độ sản xuất: Điều chỉnh từng tham số riêng lẻ:

Vôn: Nói chung, trên một đơn vị năng lượng được cung cấp, điện áp thấp hơn tạo ra nhiều sản phẩm hơn và ít thải nhiệt hơn từ quá trình điện phân. Dưới một ngưỡng điện áp nhất định sẽ không xảy ra hiện tượng điện phân. Mặc dù tiêu thụ ít điện năng hơn để sản xuất cùng một sản phẩm ở điện áp thấp với hiệu suất cao hơn, nhưng quá trình này diễn ra chậm hơn vì với điện áp thấp hơn, sẽ có ít dòng điện hơn và tiêu thụ điện năng chậm hơn. Ngoài ra, người ta có thể tăng điện áp để tạo ra nhiều dòng điện hơn và sản xuất sản phẩm của họ nhanh hơn, nhưng điều này xảy ra với mức độ hiệu quả.

Loại và nồng độ chất điện giải: Các chất điện phân khác nhau có khả năng dẫn điện khác nhau và nồng độ của nó trên hoặc dưới mức lý tưởng sẽ ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng dẫn điện của chất điện phân.

Nhiệt độ: Tăng nhiệt độ của chất điện phân làm giảm điện trở của chất điện phân. Ngoài ra, một phần năng lượng được sử dụng để phá vỡ các liên kết phân tử của nước được cung cấp bởi năng lượng nhiệt của các phân tử bật ra khỏi nhau. Tuy nhiên, hiệu quả thực sự chỉ trở nên đáng kể với quá trình điện phân ở nhiệt độ cao, chẳng hạn như 800c.

Diện tích bề mặt: Diện tích bề mặt và dòng điện tỷ lệ thuận. Tất cả các thông số khác đều bằng nhau, nếu bạn tăng gấp đôi diện tích bề mặt của các điện cực, bạn sẽ có hiệu quả một nửa điện trở và tăng gấp đôi dòng điện.

Khoảng cách: Giảm khoảng cách giữa các điện cực làm giảm điện trở.


Nội dung: Xu hướng thuận so với Xu hướng ngược

Cơ sở để so sánh Xu hướng chuyển tiếp Xu hướng đảo ngược
Sự định nghĩaĐiện áp bên ngoài được áp dụng qua điốt PN để giảm rào cản tiềm năng để tạo thành dòng điện dễ dàng chạy qua nó được gọi là phân cực thuận.Điện áp bên ngoài được áp dụng cho điểm nối PN để tăng cường rào cản tiềm năng và ngăn dòng điện chạy qua nó được gọi là phân cực ngược.
Biểu tượng
Sự liên quan Cực dương của pin được nối với chất bán dẫn loại P của thiết bị và cực âm được nối với chất bán dẫn loại N. Cực âm của pin được nối với vùng P và cực dương của pin được nối với chất bán dẫn loại N.
Rào cản tiềm năng Giảm Tăng cường
Vôn Hiệu điện thế ở anot lớn hơn catot.Hiệu điện thế ở catốt lớn hơn anốt.
Chuyển tiếp hiện tại Lớn Nhỏ
Lớp cạn kiệt Gầy Đặc
Chống lại Thấp Cao
Dòng chảy hiện tại Cho phép Ngăn cản
Tầm quan trọng của dòng điện Phụ thuộc vào điện áp chuyển tiếp. Số không
Chạy Nhạc trưởng Chất cách điện

Định nghĩa Xu hướng Chuyển tiếp

Trong xu hướng thuận, điện áp bên ngoài được áp dụng qua điốt tiếp giáp PN. Điện áp này loại bỏ rào cản tiềm năng và cung cấp đường dẫn điện trở thấp cho dòng điện. Phân cực thuận có nghĩa là vùng tích cực được kết nối với cực p của nguồn cung cấp và vùng âm được kết nối với loại n của thiết bị.

Điện áp rào cản tiềm năng rất nhỏ (gần 0,7 V đối với silicon và 0,3 V đối với tiếp giáp germani) do đó cần rất ít lượng điện áp để loại bỏ hoàn toàn rào cản. Việc loại bỏ hoàn toàn rào cản tạo thành đường dẫn điện trở thấp cho dòng điện. Do đó, dòng điện bắt đầu chạy qua đường giao nhau. Dòng điện này được gọi là dòng điện thuận.

Định nghĩa Xu hướng Đảo ngược

Trong phân cực ngược, vùng âm được nối với cực dương của pin và vùng dương được nối với cực âm. Điện thế ngược làm tăng sức mạnh của hàng rào thế năng. Rào cản tiềm năng chống lại dòng chất mang điện tích qua đường giao nhau. Nó tạo ra một đường dẫn điện trở cao trong đó không có dòng điện chạy qua mạch.



Thông số dung lượng pin (ví dụ: X mAh) cho bạn biết rằng pin của bạn có thể chạy trong 1 giờ với tần suất X miliampe cho đến khi cạn kiệt. Điều này không phải lúc nào cũng thay đổi theo thời gian, ví dụ: bạn có thể sẽ không chạy trong 1/2 giờ nếu bạn vẽ 2 * X miliampe, nhưng đây là một cuộc thảo luận khác.

Để trả lời câu hỏi của bạn, một mAh lớn hơn sẽ cho phép bạn sử dụng pin lâu hơn trước khi cạn kiệt, xét về mức tiêu thụ hiện tại.

Tuy vậy, đối với cùng một kiểu pin, xếp hạng C ($ C $) (dòng điện tối đa mà bạn có thể lấy ra một cách an toàn, liên tục từ pin) không đổi. Do đó, vì nó được định nghĩa là $ I_ = C cdot X $, xếp hạng C cao hơn cũng sẽ cho phép bạn thu hút dòng điện tức thời cao hơn, do đó nhiều năng lượng hơn.

Không, nó có nghĩa là nhiều hơn năng lượng và nó ngụ ý nhiều quyền lực hơn.

Hãy coi năng lượng là thứ bạn "bỏ ra" để thực hiện công việc và năng lượng là lượng công việc bạn hoàn thành trong một khoảng thời gian cụ thể.

Thông thường, pin được đánh giá về năng lượng với thứ được gọi là xếp hạng "C" hoặc mức sức mạnh sẽ mất pin trong một giờ.

Vì công suất đầu ra của pin là điện áp nhân với dòng điện, nên định mức C có thể được tính bằng điện áp danh định nhân với định mức amp-giờ, chia cho điện áp danh định lần một giờ.

Điện áp danh định tự hủy và bạn chỉ còn lại với phần "amp" của xếp hạng amp giờ của pin.

Điều này có nghĩa là pin 5000mAh có xếp hạng 1C là 5000mA, nhưng công suất đầu ra của pin là lần điện áp danh định, do đó, gói pin 5000mAh được xếp hạng cho 1C sẽ có ít năng lượng hơn gói 2500mAh được xếp hạng cho 10C vì công suất đầu ra khả dụng của gói 5Ah bị giới hạn ở (điện áp) lần 5A trong đó công suất đầu ra có sẵn của gói 2,5Ah bị giới hạn ở (điện áp) lần 25A. Gói nhỏ hơn, với xếp hạng C cao hơn, có khả năng cung cấp năng lượng gấp 5 lần trong ví dụ này.

Về thời gian chạy, điều đó phụ thuộc vào xếp hạng C cho pin. Nó càng cao, bạn càng có nhiều năng lượng (một cách an toàn) có thể rút ra cùng một lúc, có nghĩa là bạn có thể nhận được nhiều năng lượng hơn từ pin C cao, nhưng vì năng lượng là mức độ tiêu thụ năng lượng nhanh chóng, điều đó có nghĩa là bạn sẽ hao pin nhanh hơn.

Tuy nhiên, cuối cùng, giả sử các pin có cùng xếp hạng C, thì pin dung lượng lớn hơn sẽ có nhiều năng lượng hơn có sẵn bởi vì xếp hạng C được điều khiển bởi dung lượng pin.

Cho giống nhau tải trọng áp dụng (có nghĩa là bạn không thực sự sử dụng tất cả nguồn điện có sẵn đó), pin có dung lượng lớn hơn sẽ dùng được lâu hơn bởi vì bạn đang sử dụng năng lượng ở giá trị C thấp hơn.

Tôi hiểu các giá trị C có thể gây nhầm lẫn, vì vậy nếu bạn muốn một số ví dụ, hãy cho tôi biết!

Tôi đã nhắc đến nhiều lần cụm từ "nguồn điện khả dụng" vì điều tôi lo lắng là một quan niệm sai lầm về pin và điện nói chung. Chỉ vì một cục pin có thể cung cấp 25A không có nghĩa là pin sẽ giao 25A. Định mức cường độ dòng điện lạnh (CCA) trên ắc quy ô tô của bạn là hàng trăm ampe, nhưng nếu tất cả những gì bạn đang làm là nghe đài khi ô tô tắt, bạn đang tiêu thụ một lượng điện năng không đáng kể.

Tất cả là do Định luật Ohm, nói rằng dòng điện qua một thiết bị bằng điện áp đặt vào, liên quan đến điện trở trong thiết bị đó. Đó là, $ I = frac$ (thường được biểu thị là $ V = IR $).

Điều này có nghĩa là nếu bạn không thay đổi tải điện - bạn giữ cho các động cơ giống nhau chạy với cùng tốc độ - thì điện trở hiệu dụng của tải không thay đổi. Điều này có nghĩa là, nếu bạn không thay đổi điện áp đầu cuối của pin, thì dòng điện cung cấp cho tải sẽ không thay đổi.

Nếu điện áp không đổi và cường độ dòng điện không đổi, thì đã áp dụng quyền lực là không đổi, ngay cả khi có sẵn thay đổi quyền lực. Khi bạn cầm điện thoại trong tay, pin bên trong điện thoại đang cung cấp năng lượng cho nó. Khi bạn cắm điện thoại vào, bạn có thể đang kết nối điện thoại với một tuabin có kích thước bằng một trung tâm mua sắm dải. Sự thay đổi nguồn điện khả dụng không có nghĩa là bạn tự động tiêu thụ hết nguồn điện hiện có.

Điều này, ý tôi là, miễn là pin hiện tại của bạn có khả năng cung cấp tải (bus điện áp của bạn không bị tắt), thì việc chuyển sang pin dung lượng lớn hơn sẽ không cải thiện hiệu suất của bạn chút nào, mặc dù nó có thể có năng lượng khả dụng hơn. Các thiết bị điện "lấy những gì họ cần" và không có gì hơn.


3 câu trả lời 3

Câu trả lời tùy thuộc vào hoàn cảnh: bạn thay đổi điện trở như thế nào? Cả vận tốc trôi và số lượng hạt tải điện hiện có đều có thể thay đổi.

Trong mô hình Drude cơ bản cho vận chuyển điện, cả $ n $, mật độ hạt tải điện và $ tau $, thời gian giữa các lần va chạm xác định điện trở:

$ mathbf = left ( frac right) mathbf. $ Đây, $ mathbf$ là mật độ hiện tại và $ mathbf$ trường điện được áp dụng. Thuật ngữ trong ngoặc đơn đặc trưng cho các đặc tính của vật liệu, tức là khả năng chống chịu của nó.

Bằng cách thay đổi sang chất liệu khác, bạn có thể ảnh hưởng đến cả $ n $ và $ tau $, vì vậy cả hai trường hợp đều có thể xảy ra.

Sự am hiểu của bạn đa đung đăn. Từ $ V = IR $ nếu điện áp không đổi trong khi điện trở là tăng, hiện tại phải là giảm.

Nhưng nếu bạn đã nghe về một phương trình khác thì $ I = frac$

Nếu dòng điện (I) được tăng lên và mức phí $ Q $ được cố định (Mức phí được cố định nếu nguồn điện là từ các tế bào năng lượng như pin). Thời gian sẽ được giảm xuống.

Có nghĩa là

Các khoản phí đang di chuyển nhanh hơn! Bởi vì số lần sạc được cố định bởi kích thước của pin.

Hãy tưởng tượng một con đường bốn làn xe. Sau đó, ở phía trước 300 mét, có một công trình để bảo trì đường cho ba làn xe. Chỉ tạo ra một làn đường để đi qua. Ô tô từ 4 làn phải gộp chung vào một làn khiến giao thông ùn tắc khiến mọi người về nhà chậm hơn.

Đường 4 làn xe = Dây bình thường

Đường 1 làn và tắc đường = Các vấn đề do lực cản gây ra.

Home = + thiết bị đầu cuối của pin

Giống như một số pin điện thoại có 10000mAh. Mà thực tế là giá trị của $ Q $ nhưng tính bằng miliampe * giờ không phải ampe * giây. Vì vậy, 1 mAh tương đương với 5/18 Coulomb.


Truyền các kích thích cơ học độc hại

Trong khi các phản ứng của cơ quan thụ cảm do nhiệt và hóa chất gây ra tương quan với cảm giác đau ở người (9, 24), kích thích cơ học của C-MH (24) và các sợi A-HTM (18) thích ứng nhanh có thể không (24) (Bảng & # x200B (Bảng 1 1 và & # x200B và 2). 2). Tuy nhiên, nhận thức về cường độ cơn đau kim châm có liên quan đến hoạt động của các tế bào thụ cảm sợi A không nhạy cảm với capsaicin (ví dụ, A-M và A-MH loại I) (78). Các kênh dẫn truyền làm trung gian cho các kích thích cơ học độc hại (và vô hại) ở động vật có vú rất khó nắm bắt (5, 91, 92). Sự dẫn truyền trong màng soma trên thang thời gian dưới mili giây cho thấy sự truyền dẫn trực tiếp bằng áp suất của các kênh ion với NSC và có thể cả tính thấm Na + (91). Không có bản chỉnh hình nào cho các kênh nhạy cảm cơ học của sinh vật nhân sơ đã được nghiên cứu kỹ lưỡng MscL và MscS hiện diện trong bộ gen của động vật có vú (93). Ngoài ra, không có bằng chứng chắc chắn cho thấy các bộ phận cấu trúc thành phần cấu trúc không xương sống của động vật có vú liên quan đến quá trình cơ học hóa (92) là kênh dẫn truyền trong tế bào thần kinh cảm giác ở da, mặc dù các kênh ion nhạy cảm với axit (ASIC) dường như đóng một vai trò nào đó (11). Một số tiến bộ đã được thực hiện trong việc xác định các protein (ví dụ, protein 3 ref. 94 giống stomatin) liên quan đến việc cảm nhận sự va chạm vô hại, nhưng việc xóa gen của chúng ở chuột không ảnh hưởng đến phản ứng hành vi đối với áp lực độc hại. Các kênh TRP là ứng cử viên dựa trên sự tương đồng về biểu hiện và chức năng với các đối tác tiến hóa, nhưng liệu chúng có đóng góp vào cảm biến / đầu dò phân tử hay hoạt động trong vai trò nhạy cảm hay không vẫn chưa rõ ràng (11) (Bảng & # x200B (Bảng 3). 3). Những thách thức gặp phải khi chỉ định vai trò cho đầu dò của các kích thích cơ học độc hại bao gồm hiệu quả của các giao thức kích thích được áp dụng trong các xét nghiệm hành vi và mô ex vivo (ví dụ: kiểu hình có thể khác nhau khi thử thách với các sợi nylon von Frey mỏng đã được hiệu chuẩn so với nhúm phân bố cũng có thể gây ra thiếu máu cục bộ cục bộ tham chiếu 95), ảnh hưởng ức chế của đầu vào vô hại sợi A vô hại ở cấp độ hệ thống (18), và phép ngoại suy của các xét nghiệm tế bào đối với thụ thể (ví dụ: chọc, kéo dài tham chiếu 96, tham chiếu 97 giảm thẩm thấu & # x02013cảm ứng sưng, tham chiếu 98). Chủ đề này được xem xét chi tiết hơn ở những nơi khác (12, 19, 91 & # x0201393).


Mạng thần kinh dựa trên bộ nhớ

Cơ chế sinh học nơron và khớp thần kinh ghi nhớ

Bộ não con người có thể giải quyết các nhiệm vụ phức tạp, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh và phân loại dữ liệu, hiệu quả hơn so với máy tính truyền thống. Lý do tại sao một bộ não vượt trội trong các chức năng phức tạp là số lượng lớn các tế bào thần kinh và khớp thần kinh xử lý thông tin song song. Như trong hình 3, khi một tín hiệu điện được truyền giữa hai tế bào thần kinh qua sợi trục và khớp thần kinh, sức mạnh hoặc trọng lượng khớp sẽ được khớp thần kinh điều chỉnh. Có khoảng 100 tỷ tế bào thần kinh trong toàn bộ bộ não con người, mỗi tế bào thần kinh có khoảng 10.000 khớp thần kinh. Tế bào thần kinh tiền synap và sau synap truyền và nhận tín hiệu về điện thế kích thích và ức chế sau synap bằng cách cập nhật trọng lượng của synap. Ức chế dài hạn (LTP) và trầm cảm dài hạn (LTD) là những cơ chế quan trọng trong hệ thống thần kinh sinh học, cho thấy sự biến đổi sâu xa trong sức mạnh kết nối giữa các tế bào thần kinh. Theo khoảng thời gian giữa điện thế hoạt động trước synap và sau synap hoặc gai, hiện tượng thay đổi trọng lượng của synap được gọi là độ dẻo phụ thuộc vào thời gian tăng đột biến (STDP) (Yan và cộng sự, 2018a, 2019c). Do khả năng mở rộng, hoạt động năng lượng thấp, các tính năng không thay đổi và diện tích nhỏ trên chip, các memristor là ứng cử viên sáng giá cho các thiết bị tiếp hợp nhân tạo để bắt chước các hành vi LTP, LTD và STDP (Jo et al., 2010 Ohno et al., 2011 Kim và cộng sự, 2015 Wang và cộng sự, 2017 Yan và cộng sự, 2017).

Hình 3. Sơ đồ của hai tế bào thần kinh liên kết với nhau bằng các khớp thần kinh.

Có một số yêu cầu chính đối với thiết bị ghi nhớ trong các ứng dụng mạng nơ-ron. Ví dụ, cần phải có nhiều loại điện trở để có đủ trạng thái điện trở, các thiết bị được yêu cầu phải có dao động điện trở thấp và khả năng thay đổi giữa thiết bị với thiết bị thấp, cần có điện trở tuyệt đối cao hơn để tiêu thụ điện năng thấp và cần có độ bền cao để lập trình lại và đào tạo (Choi và cộng sự, 2018 Yan và cộng sự, 2018b, 2019a Xia và Yang, 2019). Mối quan tâm về độ ổn định của thiết bị là độ lệch điện trở, xảy ra theo thời gian hoặc với môi trường. Sự trôi dạt kháng cự gây ra những thay đổi không mong muốn về trọng lượng khớp thần kinh và làm mờ các trạng thái kháng cự khác nhau, cuối cùng ảnh hưởng đến độ chính xác của tính toán mạng nơ-ron (Xia và Yang, 2019). Để đối phó với thách thức trôi dạt này, các cải tiến có thể được thực hiện ở ba khía cạnh: (1) kỹ thuật thiết bị vật liệu, (2) thiết kế mạch và (3) thiết kế hệ thống (Alibart et al., 2012 Choi et al., 2018 Jiang et al. ., 2018 Lastras-Monta & # x000F1o và Cheng, 2018 Yan và cộng sự, 2018b, 2019a Zhao và cộng sự, 2020). Ví dụ, đối với lĩnh vực kỹ thuật vật liệu, sự lệch luồng có thể được sử dụng để kiểm soát sự thay đổi của chương trình và tăng cường tính đồng nhất của chuyển mạch (Choi và cộng sự, 2018). Về thiết kế cấp mạch, có thể sử dụng một mô-đun gồm hai bộ nhớ nối tiếp và một bóng bán dẫn có kích thước nhỏ nhất, do đó, tỷ lệ điện trở của bộ nhớ có thể được mã hóa để bù cho độ lệch điện trở (Lastras-Monta & # x000F1o và Cheng , 2018). Đối với cấp độ thiết kế hệ thống, độ lệch của thiết bị có thể được giảm thiểu bằng các giao thức, chẳng hạn như mạch ngoại vi vòng kín với chức năng xác minh ghi (Alibart và cộng sự, 2012). Để có được bản cập nhật trọng số tuyến tính và đối xứng trong LTP và LTD để đào tạo mạng nơ-ron hiệu quả, các xung lập trình được tối ưu hóa có thể được sử dụng để kích thích các memristor với các xung điện áp có biên độ cố định hoặc có độ rộng cố định (Jiang et al., 2018 Zhao et al. , Năm 2020). Lưu ý rằng không thể tránh khỏi việc tăng tiêu thụ năng lượng nếu giá trị điện trở memristor bị thay đổi thông qua các xung lập trình phức tạp.

So sánh các cấu trúc mạch synapse ghi nhớ khác nhau được thể hiện trong Bảng 2 (Kim và cộng sự, 2011a Wang và cộng sự, 2014 Prezioso và cộng sự, 2015 Hong và cộng sự, 2019 Krestinskaya và cộng sự, 2019). Các mảng thanh ngang đơn memristor synapse (1M) trong mạng nơ-ron có độ phức tạp thấp nhất và tiêu hao công suất thấp. Tuy nhiên, nó gặp phải các vấn đề về đường dẫn lén và các mạch chuyển đổi ngoại vi phức tạp. Các synap có hai memristor (2M) có phạm vi trọng lượng linh hoạt hơn và LTP và LTD đối xứng tốt hơn, nhưng diện tích chip tương ứng sẽ tăng gấp đôi. Một khớp thần kinh với một memristor và một bóng bán dẫn (1M-1T) có lợi thế là giải quyết vấn đề đường lẻ, nhưng nó cũng chiếm một diện tích lớn trong việc tích hợp quy mô lớn của mạng nơ-ron. Kiến trúc synapse cầu với bốn bộ nhớ (4M) cung cấp cơ chế lập trình hai chiều với đầu ra điện áp đầu vào điện áp. Do chi phí khu vực trên chip đáng kể, các khớp thần kinh 1M-1T và 4M có thể không áp dụng được cho các mạng thần kinh quy mô lớn.

ban 2. So sánh cấu trúc khác nhau của mạch synapse ghi nhớ.

ANN dựa trên bộ nhớ

Các hoạt động cơ bản của ANN phần cứng cổ điển bao gồm nhân, cộng và kích hoạt, được thực hiện bởi các mạch CMOS như GPU. Các trọng số thường được lưu trong SRAM hoặc DRAM. Bất chấp khả năng mở rộng của các mạch CMOS, chúng vẫn không đủ cho các ứng dụng ANN. Hơn nữa, kích thước ô SRAM quá lớn nên không thể tích hợp ở mật độ cao. DRAM cần được làm mới định kỳ để ngăn dữ liệu bị phân rã. Cho dù đó là SRAM hay DRAM, nó thường cần tương tác với các lõi CMOS. Bất kể SRAM hay DRAM, dữ liệu cần được tìm nạp vào bộ nhớ đệm và đăng ký tệp của bộ xử lý kỹ thuật số trước khi xử lý và trả lại thông qua cùng một cơ sở dữ liệu, dẫn đến giới hạn tốc độ đáng kể và tiêu thụ năng lượng lớn, đây là thách thức chính đối với học sâu và các ứng dụng dữ liệu lớn (Xia và Yang, 2019). Ngày nay, ANN có tính năng cho số lượng lớn các tham số tính toán được lưu trữ trong bộ nhớ so với tính toán cổ điển. Ví dụ: mạng nơ-ron sâu hai lớp 784-800-10 được kết nối đầy đủ trong tập dữ liệu MNIST có 635.200 kết nối với nhau. Một mạng lưới thần kinh hiện đại như Visual Geometry Group (VGG) có vài triệu tham số. Những yếu tố này đặt ra một thách thức lớn đối với việc triển khai phần cứng ANN. Memristor & # x00027s không biến động, tiêu thụ điện năng thấp hơn, điện dung ký sinh thấp hơn và các trạng thái điện trở có thể cấu hình lại, tốc độ cao và khả năng thích ứng dẫn đến vai trò quan trọng trong các ứng dụng ANN (Xia và Yang, 2019). ANN là một mô hình xử lý thông tin bắt nguồn từ tối ưu hóa toán học. Một kiến ​​trúc ANN điển hình và thanh ngang ghi nhớ của nó được thể hiện trong Hình 4. Hệ thống thường bao gồm ba lớp: lớp đầu vào, lớp giữa hoặc lớp ẩn và lớp đầu ra. Các đơn vị hoặc nút được kết nối là các nơ-ron thường được nối tiếp theo mô-đun tổng trọng số và mô-đun chức năng kích hoạt. Tế bào thần kinh cũng thực hiện các nhiệm vụ giải mã, điều khiển và định tuyến tín hiệu. Do khả năng xử lý tín hiệu mạnh mẽ, các mạch logic kỹ thuật số và tương tự CMOS là những ứng cử viên tốt nhất cho việc triển khai phần cứng tế bào thần kinh. Trong Hình 4, mũi tên hoặc các đường kết nối đại diện cho các khớp thần kinh và trọng lượng của chúng thể hiện độ mạnh kết nối giữa hai nơ-ron. Giả sử ma trận điều chế trọng số Wij trong thanh ngang khớp thần kinh memristor là ma trận thứ nguyên M & # x000D7 N, trong đó i (i = 1, 2, & # x02026, N) và j (i = 1, 2, & # x02026, NS) là số chỉ mục của các cổng đầu ra và đầu vào của thanh ngang ghi nhớ. Wij giữa vectơ đầu vào trước nơ-ron XNS và vectơ đầu ra sau nơron Ytôi là một phép toán nhân vectơ-ma trận, được biểu thị dưới dạng Phương trình (1) (Jeong và Shi, 2018).

Ma trận W có thể được điều chỉnh liên tục cho đến khi sự khác biệt giữa giá trị đầu ra y và giá trị mục tiêu y & # x0002A được giảm thiểu. Công thức (2) cho thấy quá trình xử lý trọng số khớp thần kinh với độ dốc của lỗi đầu ra (y & # x02013y & # x0002A) 2 theo tỷ lệ huấn luyện (Huang và cộng sự, 2018). Do đó, thanh ngang memristor bằng với bộ cộng CMOS cộng với hệ số CMOS và SRAM (Jeong và Shi, 2018), vì dữ liệu được tính toán, lưu trữ và tạo lại trên cùng một thiết bị cục bộ (tức là chính một memristor). Bên cạnh đó, một thanh ngang có thể được tích hợp theo chiều dọc thành ba chiều (Seok và cộng sự, 2014 Lin và cộng sự, 2020 Luo và cộng sự, 2020). Bằng cách này, nó tiết kiệm nhiều diện tích chip và điện năng tiêu thụ. Do cập nhật khớp thần kinh memristor và lưu dữ liệu trọng lượng trên chính nó, vấn đề tường bộ nhớ với nút cổ chai von Neumann đã được giải quyết.

hinh 4. Kiến trúc ANN điển hình và thanh ngang ghi nhớ của nó.

Các nhà nghiên cứu đã phát triển các cấu trúc liên kết khác nhau và các thuật toán học tập cho các ANN dựa trên phần mềm hoặc phần cứng. Bảng 3 cung cấp sự so sánh của các ANN ghi nhớ điển hình, bao gồm perceptron một lớp (SLP) hoặc perceptron nhiều lớp (MLP), CNN, mạng nơ-ron di động (CeNN) và mạng nơ-ron lặp lại (RNN). SLP và MLP là các mạng nơ-ron cổ điển với các quy tắc học tập nổi tiếng như học tiếng Hebbian, lan truyền ngược. Mặc dù rất nhiều nghiên cứu ANN đã được xác minh bằng mô phỏng hoặc triển khai quy mô nhỏ, nhưng mạng nơ-ron một lớp với 128 & # x000D7 64 1M-1T Ta / HfO2 mảng memristor đã được chứng minh bằng thực nghiệm với độ chính xác nhận dạng hình ảnh là 89,9% đối với bộ dữ liệu MNIST (Hu et al., 2018).CNN (được gọi là ANN bất biến không gian hoặc bất biến thay đổi) là các phiên bản chính quy của MLP. Các lớp ẩn của chúng thường chứa nhiều hàm kích hoạt phức tạp và thực hiện các phép toán tích chập hoặc giá trị lớn nhất theo vùng. Các nhà nghiên cứu đã chứng minh độ chính xác hơn 70% trong nhận dạng video hành vi của con người với CNN 3D dựa trên ghi nhớ (Liu et al., 2020). Cần nhấn mạnh rằng xác minh này chỉ là kết quả mô phỏng phần mềm, trong khi việc trình diễn phần cứng trên chip vẫn còn rất nhiều thách thức, đặc biệt là đối với các CNN chuyên sâu (Wang et al., 2019a Luo et al., 2020 Yao et al., 2020) . CeNN là một mạng nơ-ron tính toán song song khổng lồ, có các tính năng giao tiếp bị giới hạn giữa các nơ-ron tế bào liền kề. Các ô là các đơn vị xử lý thời gian liên tục hoặc thời gian rời rạc phi tuyến tính tiêu tán. Do khả năng xử lý động và tính linh hoạt, CeNN là những ứng cử viên đầy hứa hẹn cho khả năng xử lý tốc độ khung hình cao trong thời gian thực hoặc phát hiện chuyển động đa mục tiêu. Ví dụ, một CeNN với synapse mạch cầu ghi nhớ 4M đã được đề xuất để xử lý hình ảnh (Duan et al., 2014). Không giống như ANN chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu cổ điển, RNN có kết nối phản hồi cho phép hành vi động tạm thời. Do đó, nó thích hợp cho các ứng dụng nhận dạng giọng nói. Bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM) là một loại cấu trúc RNN hữu ích cho việc học sâu. Việc triển khai phần cứng của mạng LSTM dựa trên memristor đã được báo cáo (Smagulova và cộng sự, 2018 Li và cộng sự, 2019 Tsai và cộng sự, 2019 Wang và cộng sự, 2019a).

bàn số 3. Kiến trúc tiêu biểu của ANN đáng nhớ.

Do các khiếm khuyết ngẫu nhiên ở cấp độ nguyên tử và sự biến đổi trong quá trình điều chế độ dẫn, các đặc tính memristor không lý tưởng là nguyên nhân chính gây mất độ chính xác khi học trong ANN. Hiện tượng này được biểu hiện trong các khía cạnh sau của memristor: thay đổi trọng lượng phi tuyến tính không đối xứng giữa chiết áp và trầm cảm, tỷ lệ trọng lượng BẬT / TẮT giới hạn và sự biến đổi của thiết bị. Bảng 4 cho thấy các chiến lược chính về cách đối phó với những vấn đề này. Người ta có thể giảm thiểu ảnh hưởng của các đặc tính memristor không lý tưởng đến độ chính xác ANN từ bốn cấp độ: vật liệu thiết bị, mạch, kiến ​​trúc và thuật toán. Ở cấp độ vật liệu thiết bị, tính đồng nhất của chuyển mạch và tỷ lệ bật / tắt tương tự có thể được tăng cường bằng cách tối ưu hóa phản ứng oxy hóa khử ở giao diện kim loại / oxit, áp dụng công nghệ lệch luồng hoặc phần tử gia nhiệt (Jeong et al., 2015 Lee et al., 2015 Tanikawa et al. ., 2018). Ở cấp độ mạch, người ta có thể sử dụng xung kích thích tùy chỉnh hoặc các khớp thần kinh CMOS-memristor lai để giảm thiểu các hiệu ứng không lý tưởng của memristor (Park và cộng sự, 2013 Li và cộng sự, 2016 Chang và cộng sự, 2017 Li SJ và cộng sự, 2018 Woo và Yu, 2018). Ở cấp độ kiến ​​trúc, các kỹ thuật phổ biến là nhiều ô ghi nhớ để có độ dự phòng cao, mảng giả thanh ngang và bù mạch ngoại vi (Chen và cộng sự, 2015). Đồng tối ưu hóa giữa các memristor và các thuật toán ANN cũng được báo cáo (Li và cộng sự, 2016). Tuy nhiên, cần lưu ý rằng việc thực hiện các chiến lược này chắc chắn sẽ mang lại những tác dụng phụ, chẳng hạn như chi phí sản xuất cao, tiêu thụ điện năng lớn, diện tích chip lớn, mạch ngoại vi phức tạp hoặc thuật toán không hiệu quả. Ví dụ, các phương pháp kích thích xung không giống nhau hoặc phương pháp đào tạo xung lưỡng cực cải thiện tính tuyến tính và đối xứng của các khớp thần kinh memristor, nhưng nó làm tăng độ phức tạp của các mạch ngoại vi, mức tiêu thụ điện năng của hệ thống và diện tích chip. Do đó, sự cân bằng và đồng tối ưu hóa cần được thực hiện ở mỗi cấp độ thiết kế để cải thiện độ chính xác học tập của ANN (Gi et al., 2018 Fu et al., 2019). Hình 5 là một ví dụ thiết kế hợp tác từ các thiết bị ghi nhớ cấp dưới đến các thuật toán đào tạo cấp cao nhất (Fu et al., 2019). Đầu tiên, đường cong đáp ứng độ dẫn (CR) của memristor được đo để thu được hệ số không tuyến tính của nó. Sau đó, đường cong CR được chia thành các đoạn tuyến tính từng đoạn để thu được độ dốc của chúng, và độ rộng xung của xung kích thích tỷ lệ nghịch với độ dốc. Những dữ liệu này được lưu trữ trong bộ nhớ để so sánh và hiệu chỉnh bởi các thanh chéo memristor trong quá trình cập nhật. Thông qua phương pháp này, độ chính xác nhận dạng ANN cuối cùng đã được cải thiện.

Bảng 4. ANNs học tập cải thiện độ chính xác bằng cách giảm thiểu các hiệu ứng không lý tưởng của memristor.

Hình 5. Đồng thiết kế từ các đặc điểm không lý tưởng của memristor đến thuật toán ANN (Fu và cộng sự, 2019).

Các ứng dụng ANN dựa trên memristor có thể là phần mềm, phần cứng hoặc kết hợp (Kozhevnikov và Krasilich, 2016). Các mạng phần mềm có xu hướng chính xác hơn các mạng phần cứng của chúng vì chúng không có các vấn đề về tính không đồng nhất của phần tử tương tự. Tuy nhiên, mạng phần cứng có tốc độ tốt hơn và tiêu thụ ít điện năng hơn do kiến ​​trúc không phải von Neumann (Kozhevnikov và Krasilich, 2016). Trong Hình 6, một chip ANN của máy gia tốc thần kinh đa hình sâu với 2,4 triệu Al2O3/ TiO2-xmemristors được thiết kế và chế tạo (Kataeva et al., 2019). Chip memristor này bao gồm một mảng 24 & # x000D7 43 với một thanh ngang ghi nhớ 48 & # x000D7 48 ở mỗi giao điểm, có nghĩa là độ phức tạp của nó cao hơn khoảng 1.000 lần so với các thiết kế trước đó trong tài liệu. Công việc này là một điểm khởi đầu tốt cho hoạt động của các ANN thuộc tổ chức ghi nhớ quy mô vừa. Các máy gia tốc tương tự đã xuất hiện trong 2 năm qua (Cai et al., 2019 Chen W.-H. et al., 2019 Xue et al., 2020).

Hình 6. Một chip ANN thần kinh sâu với 2,4 triệu thiết bị ghi nhớ (Kataeva và cộng sự, 2019).

Mạng nơ-ron ghi nhớ có thể được sử dụng để hiểu cảm xúc của con người và mô phỏng khả năng hoạt động của con người (Bishop, 1995). Thử nghiệm trí nhớ liên kết PavlTov nổi tiếng đã được thực hiện trong ANN có khả năng ghi nhớ với một phương pháp học tập phản hồi đầu vào có trọng số mới (Ma và cộng sự, 2018). Khi có nhiều tín hiệu đầu vào, tế bào thần kinh và khớp thần kinh ghi nhớ, quá trình xử lý cảm xúc phức tạp sẽ đạt được trong các chip AI hơn nữa. Do thách thức về vật chất và thiếu các mô hình hiệu quả, hầu hết các cuộc trình diễn chỉ giới hạn ở các mô phỏng quy mô nhỏ cho các nhiệm vụ đơn giản. Những thiếu sót của memristor chủ yếu là không tuyến tính, không đối xứng và thay đổi, ảnh hưởng nghiêm trọng đến độ chính xác của ANN. Hơn nữa, các mạch ngoại vi và giao diện phải cung cấp hiệu quả năng lượng và thông lượng dữ liệu vượt trội.

SNN dựa trên bộ nhớ

Lấy cảm hứng từ các phương pháp nhận thức và tính toán của não động vật, mạng thần kinh thế hệ thứ ba, SNN, làm cho các đặc tính mong muốn của các tế bào thần kinh sinh học nhỏ gọn bắt chước và hiệu suất nhận thức đáng chú ý. Điểm nổi bật nhất của SNN là nó kết hợp khái niệm thời gian vào các phép toán với các giá trị rời rạc, trong khi các giá trị đầu vào và đầu ra của ANN thế hệ thứ hai là liên tục. SNN có thể tận dụng tốt hơn sức mạnh của mô hình xử lý thông tin sinh học, nhờ vào sự mô phỏng phần cứng của các khớp thần kinh và tế bào thần kinh. ANN được tính toán từng lớp, tương đối đơn giản. Tuy nhiên, các đoàn tàu tăng đột biến trong SNN tương đối khó hiểu và các phương pháp mã hóa hiệu quả cho các đoàn tàu đột biến này không hề đơn giản. Các sự kiện động này thúc đẩy tăng đột biến trong SNN nâng cao khả năng xử lý dữ liệu giác quan trong không gian-thời gian hoặc thế giới thực, với khả năng thích ứng nhanh và ghi nhớ theo cấp số nhân. Sự kết hợp của dữ liệu không gian-thời gian cho phép SNN xử lý tín hiệu một cách tự nhiên và hiệu quả.

Mô hình nơron, quy tắc học tập và mã hóa kích thích bên ngoài là những lĩnh vực nghiên cứu chính của SNN. Mô hình Hodgkin & # x00026 Huxley (HH), mô hình Tích hợp và Cháy (LIF) bị rò rỉ, mô hình phản ứng tăng đột biến (SRM) và mô hình Izhikevich là những mô hình tế bào thần kinh phổ biến nhất (Hodgkin và Huxley, 1952 Chua, 2013 Ahmed et cộng sự, 2014 Pfeiffer và Pfeil, 2018 Wang và Yan, 2019 Zhao và cộng sự, 2019 Ojiugwo và cộng sự, 2020). Mô hình HH là một mô hình toán học thời gian liên tục dựa trên độ dẫn. Mặc dù mô hình này dựa trên nghiên cứu về mực, nhưng nó được sử dụng rộng rãi ở các sinh vật bậc thấp hoặc bậc cao (ngay cả con người). Tuy nhiên, do hệ phương trình vi phân phi tuyến tính phức tạp được thiết lập với bốn biến nên mô hình này khó đạt được độ chính xác cao. Chua đã thiết lập mô hình ghi nhớ của tế bào thần kinh Hodgkin-Huxley và chứng minh rằng ghi nhớ có thể được áp dụng để bắt chước sinh học thần kinh phức tạp (Chua, 2013). Mô hình Izhikevich tích hợp tính dẻo sinh học của mô hình HH với sự đơn giản và hiệu quả tính toán cao hơn. Mô hình HH và Izhikevich được tính bằng phương trình vi phân, trong khi mô hình LIF và SRM được tính bằng phương pháp tích phân. SRM là phiên bản mở rộng của LIF, và mô hình Izhikevich có thể được coi là phiên bản đơn giản hóa của mô hình Hodgkin-Huxley. Các mô hình toán học này là kết quả của các mức độ tùy chỉnh khác nhau, sự cân bằng và tối ưu hóa mạng nơ-ron sinh học. Bảng 5 cho thấy sự so sánh của một số SNN dựa trên memristor. Có thể thấy rằng các nghiên cứu SNN này dựa trên các quy tắc học STDP và tế bào thần kinh LIF. Hầu hết chúng vẫn nằm trong các ứng dụng nhận dạng mẫu đơn giản, chỉ một số ít trong số đó có triển khai phần cứng.

Bảng 5. So sánh một số SNN dựa trên ghi nhớ.

Các tính năng nổi bật của SNN như sau. Đầu tiên, các mô hình nơ-ron sinh học (ví dụ: HH, LIF) gần với các nơ-ron sinh học hơn là các nơ-ron ANN. Thứ hai, thông tin được truyền đi là các xung thời gian rời rạc được mã hóa theo thời gian hoặc tần số, có thể chứa nhiều thông tin hơn các mạng truyền thống. Thứ ba, mỗi tế bào thần kinh có thể hoạt động một mình và chuyển sang chế độ chờ công suất thấp khi không có tín hiệu đầu vào. Vì SNN đã được chứng minh là mạnh hơn ANN về mặt lý thuyết, nên việc sử dụng rộng rãi SNN là điều đương nhiên. Vì không thể phân biệt được quá trình đào tạo tăng đột biến, nên không thể sử dụng phương pháp giảm dần độ dốc để đào tạo SNN mà không làm mất thông tin thời gian chính xác. Một vấn đề khác là cần rất nhiều tính toán để mô phỏng SNN trên phần cứng thông thường, vì nó yêu cầu các phương trình vi phân tương tự (Ojiugwo et al., 2020). Do sự phức tạp của SNN, các quy tắc học tập hiệu quả đáp ứng các đặc điểm của mạng nơ-ron sinh học vẫn chưa được phát hiện. Quy tắc này được yêu cầu để mô hình hóa không chỉ kết nối synap mà còn cả sự tăng trưởng và suy giảm của nó. Một thách thức khác là tính chất không liên tục của chuỗi đột biến, điều này làm cho nhiều quy tắc học ANN cổ điển không phù hợp với SNN, hoặc chỉ có thể gần đúng, bởi vì vấn đề hội tụ là rất nghiêm trọng. Trong khi đó, nhiều nghiên cứu SNN chỉ giới hạn ở phân tích lý thuyết và mô phỏng các tác vụ đơn giản hơn là các tác vụ phức tạp và thông minh (ví dụ: phân tích hồi quy bội số, lập luận suy diễn và quy nạp và triển khai chip của chúng) (Wang và Yan, 2019). Mặc dù tương lai của SNN vẫn chưa rõ ràng, nhiều nhà nghiên cứu tin rằng SNN sẽ thay thế các ANN sâu. Lý do là vì AI về cơ bản là một quá trình bắt chước não bộ sinh học và SNN có thể cung cấp một cơ chế hoàn hảo cho việc học tập không giám sát.

Như trong Hình 7, một mạng nơ-ron được thực hiện với các nơ-ron CMOS, mạch điều khiển CMOS và các khớp thần kinh ghi nhớ (Sun, 2015). Mô-đun tổng hợp, mô-đun tích hợp rò rỉ và mô-đun lửa tương đương với vai trò của các đuôi gai và mô sợi trục, tương ứng. Các tín hiệu nơ-ron đầu vào được tổng hợp theo thời gian và không gian thông qua một mạch khuếch đại kết hợp cống chung. Một khớp thần kinh memristor cung cấp cho tín hiệu điện thế hoạt động có trọng lượng và tín hiệu đầu ra của nó, tức là tín hiệu điện thế sau khớp thần kinh được truyền đến các tế bào thần kinh sau khớp thần kinh. Sử dụng tín hiệu điện thế hoạt động và tín hiệu phản hồi từ các tế bào thần kinh hậu, mạch điều khiển và giai đoạn cập nhật khớp thần kinh cung cấp tín hiệu tăng áp hoặc tín hiệu trầm cảm đến các khớp thần kinh memristor. Theo quy tắc học STDP, mạch điều chỉnh trọng lượng mức bóng bán dẫn được cấu tạo bởi thiết bị ghi nhớ và các cổng truyền dẫn CMOS. Các cổng truyền dẫn được điều khiển bởi tín hiệu chiết áp hoặc trầm cảm. Hệ thống này rất giống với các tính năng chính của nơ-ron sinh học, rất hữu ích cho việc triển khai phần cứng SNN cấu trúc thần kinh. Mô tả đầy đủ hơn về các mạch SNN và các ứng dụng hệ thống được thể hiện trong Hình 8 (Wu và Saxena, 2018). Hệ thống bao gồm các tế bào thần kinh CMOS hướng sự kiện, một thuật toán mã hóa thần kinh cạnh tranh [tức là, người chiến thắng nhận tất cả (WTA) quy tắc học tập] và mảng khớp thần kinh ghi nhớ nhiều bit. Quy tắc học STDP phi tuyến tính ngẫu nhiên với chức năng học cửa sổ hình mũ được áp dụng để cập nhật trọng số khớp thần kinh memristor tại chỗ. Biên độ và độ trễ thời gian bổ sung của dạng sóng nhọn nửa hình chữ nhật nửa tam giác có thể được điều chỉnh để xử lý lấy cảm hứng từ đuôi gai. Công trình này chứng minh tính khả thi và xuất sắc của các thiết bị ghi nhớ mới nổi trong các ứng dụng thần kinh hình học, với mức tiêu thụ điện năng thấp và diện tích trên chip nhỏ gọn.

Hình 7. Mạch cập nhật trọng lượng nơ-ron CMOS và khớp thần kinh memristor (Sun, 2015).



Bình luận:

  1. Gajind

    There is a site on the subject, which interests you.

  2. Dat

    I am sorry, it not absolutely that is necessary for me.

  3. Horemheb

    Đồng ý tuyệt đối với bạn. Tôi thích ý tưởng này, tôi hoàn toàn với bạn đồng ý.

  4. Gili

    Tôi sẽ biết, cảm ơn bạn đã giúp đỡ của bạn trong vấn đề này.

  5. Wait

    The authoritative answer



Viết một tin nhắn