Brzmi niedorzecznie, ale to rewolucyjny pomysł. Oto neurokomputer z miodowymi procesorami

Nazywane przez niektórych "przyszłością komputerów", systemy neuromorficzne są znacznie szybsze i zużywają znacznie mniej energii niż zwykłe komputery. Jednak tak jak dobrze nam znane układy scalone ze zwykłych komputerów, systemy neuromorficzne również wykorzystują układy scalone, które nie są w pełni przyjazne środowisku. Inżynierowie z Uniwersytetu Stanu Waszyngton zademonstrowali sposób na uczynienie ich również bardziej ekologicznymi. W badaniu opublikowanym w Journal of Physics D naukowcy wykazali, że z miodu można zrobić memrystor, komponent podobny do tranzystora, który może nie tylko przetwarzać, ale także przechowywać dane w pamięci.

Na potrzeby badania Feng Zhao i pierwszy autor Brandon Sueoka, absolwent Uniwersytetu Stanu Waszyngton w laboratorium Zhao, stworzyli miodowe memrystory. Dokonali tego poprzez utwardzenie miodu i umieszczenie go między dwiema metalowymi elektrodami, tworząc strukturę podobną do ludzkiej synapsy. Następnie przetestowali zdolność miodowych memrystorów do naśladowania pracy synaps z dużą szybkością włączania i wyłączania, odpowiednio 100 i 500 nanosekund. Memrystory emulowały również funkcje synaps znane jako plastyczność zależna od czasu impulsów i plastyczność zależna od szybkości impulsów (ang. spike-timing dependent plasticity i spike-rate dependent plasticity), które są odpowiedzialne za procesy uczenia się w ludzkim mózgu i zatrzymywanie nowych informacji w neuronach.

Memrystory stworzone przez inżynierów z Waszyngtonu są wielkości ludzkiego włosa. Zespół badawczy pod przewodnictwem Zhao planuje stworzenie kolejnych miodowych memrystorów, tym razem w skali nano - czyli rozmiarowi odpowiadającemu jeden tysięcznej ludzkiego włosa. Stworzenie milionów, o ile nie miliardów, takich miodowych memrystorów i połączenie ich pozwoli naukowcom na stworzenie pełnego neuromorficznego systemu obliczeniowego

Obecnie konwencjonalne systemy komputerowe oparte są na tak zwanej architekturze von Neumanna. Nazwana na cześć swojego twórcy architektura ta obejmuje wejście - zwykle z klawiatury i myszy, oraz wyjście - takie jak np. monitor. Posiada również jednostkę centralną oraz pamięć przechowującą dane i instrukcje programu, które pozwalają na przetwarzanie danych. Przesyłanie danych przez wszystkie te mechanizmy, od wejścia, przez przetwarzanie, przez pamięć, aż do wyjścia, wymaga dużo mocy. "Dużo" przynajmniej w porównaniu z ludzkim mózgiem, mówi Zhao.
Na przykład superkomputer Fugaku zużywa do działania ponad 28 megawatów mocy, co odpowiada mniej więcej 28 milionom watów, podczas gdy mózg zużywa tylko około 10 do 20 watów.

Ludzki mózg ma ponad 100 miliardów neuronów, a wśród nich ponad 1000 bilionów synaps i połączeń. Każdy neuron może zarówno przetwarzać, jak i przechowywać dane, co sprawia, że ​​mózg jest znacznie wydajniejszy niż tradycyjny komputer, a twórcy neuromorficznych systemów obliczeniowych dążą do jak najdoskonalszego odtworzenia tej struktury.
Kilka firm, w tym Intel i IBM, wypuściło na rynek chipy neuromorficzne, których wydajność szacuje się na ponad 100 milionów "neuronów" na chip, ale nie jest to jeszcze wynik porównywalny z wydajnością ludzkiego mózgu.

Wielu producentów komponentów wykorzystywanych do tworzenia neureomorficznych komputerów nadal używa tych samych nieodnawialnych i szkodliwych dla środowiska materiałów, które - oprócz komponentów komputerów neuromorficznych - są obecnie również używane w podzespołach "zwykłych" komputerów.
Z tego powodu wielu badaczy i inżynierów pracuje nad stworzeniem rozwiązań, które będą złotym środkiem pomiędzy wydajnością i ekologią. Feng Zhao prowadzi również badania nad wykorzystaniem białek i innych cukrów, takich jak te znajdujące się w liściach aloesu, ale widzi duży potencjał w miodzie.