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Computadores de hoje são construídos usando os três elementos fundamentais circuito passivo de dois terminais: o capacitor, resistor e o indutor. Elementos passivos só são capazes de dissipar-se ou armazenando a energia, não gerá-la. Estes elementos foram estabelecidos em 18th e oséculo 19 e estão ligados através das equações de Maxwell. Podemos definir cada um desses componentes de três circuito em termos de sua relação entre duas das variáveis de quatro circuito ou seja, corrente (I), tensão (V), carga (Q) e fluxo-enlace (φ). A acusação é a integral do tempo da corrente e a lei de Faraday define a tensão como a integral do tempo de fluxo. Assim, um condensador é definido pela relação entre a tensão e carga, um resistor é definido por uma relação entre tensão e corrente e o indutor é definido por uma relação entre o fluxo e atual. Para bem mais de um século, estes elementos foram a pedra angular da eletrônica. No entanto, eles representam apenas três dos pares de quatro relações possíveis entre as variáveis do circuito, deixando flux-enlace e carga desvinculado. Em 1971, Leon Chua publicou um papel1 onde ele postulou que havia um quarto elemento ausente que ligava as duas variáveis restantes, que ele chamou o memristor. O memristor pode ser descrito como um resistor que se lembra de sua história, daí a contração 'resistor de memória'. Funções deste elemento alterando sua resistência de acordo com a magnitude da tensão aplicada anteriormente e a sua duração. Além disso, o memristor mantém seu último estado de resistência, uma vez que a tensão é aplicada já não. Ao contrário do capacitor, resistor e indutor, comportamento do memristor é não-linear, que é evidente em seu perfil-V onde um laço de histerese pinçado é formado sob uma tensão AC. Esse loop assume a forma de uma figura de Lissajous contendo duas oscilações perpendiculares dos Estados alto e baixo resistentes. Antes da teoria de Memristência formalizado de Chua, outros pesquisadores relataram sobre os efeitos de resistência de memória em determinadas frequências quando experimentando materiais como polímeros e óxidos metálicos, juntamente com o desenvolvimento de dispositivos elétricos no micrômetro escala2. No entanto, em muitos casos, estes efeitos foram considerados indesejáveis. Levou quase quarenta anos para a formalização de Chua ser conectado a um dispositivo físico e de pesquisadores começar a desenvolver métodos de exploração de efeitos memristive. Uma equipe nos laboratórios HP conseguiu fabricar um dispositivo de memristive em 20083 que despertou grande interesse no elemento.
Cientistas da computação têm um grande interesse no memristor devido a ele ser creditado como o primeiro elemento para combinar as capacidades de processamento e memória em uma única unidade. Ele também exibe comportamentos que são análogos a certos processos neurológicos, como plasticidade dependente-Timing-Spike (STDP)4, para citar apenas um. Tais comportamentos são dando origem às perspectivas de construção de cérebro, como tecnologias de computação que irá ceder a distinção entre memória e unidade de processamento central (ou CPU)5. Em contraste com as abordagens populares para desenvolver memristors (usando o TiO2, por exemplo), a nossa ambição é desenvolver um memristor-bio orgânico. Além disso, estamos interessados em como este componente pode fornecer meios de explorar os paradigmas além de abordagens convencionais para dispositivos de computação de engenharia; por exemplo, aplicações criativas no campo da música de computador6.
Memristência é um efeito que os investigadores encontraram recentemente em toda uma gama de sistemas biológicos. Por exemplo, propriedades de memristive foram observadas em plantas de aloe vera7 e pele humana8, para citar, mas dois. Essas descobertas indicam que é possível implementar dispositivos de processamento e memória em substratos biológicos. Aproveitamento de sistemas orgânicos em tecnologia pode permitir que nos explorar conceitos emocionantes tais como self-assembly, auto-reparo, baixo impacto ambiental e auto alimentação. Antes, no entanto podemos investigar estas oportunidades, vários desafios precisam ser abordadas. Muitos dos sistemas biológicos que têm propriedades de memristive têm restrições significativas que limitam a sua viabilidade como um componente eletrônico real. Por exemplo, uma folha de aloe vera7 precisa de luz, tem uma duração limitada e seria difícil de integrar em um circuito. Além disso, vários outros na vivo memristive fenômenos, tais como dutos de suor humano8, não são opções viáveis atualmente para o desenvolvimento de sistemas para uso fora do laboratório e em sistemas eletrônicos de todos os dias. No entanto, de todos os fenômenos de memristive, há um potencial candidato: p. polycephalum.
O plasmódio do p. polycephalum é um sistema de unicelular amorfo que foi descoberto como um componente de memristive9,10. Este organismo é um candidato ideal para pesquisa em eletrônica de hardware-wetware híbrido para um número de razões. Em primeiro lugar, o organismo é não-patogênicas, macroscópica e requer o uso de equipamento não especialista, que processa o plasmódio acessíveis a engenheiros e não-biólogos. Em segundo lugar, a célula é amorfa, forma redes de arame, como veias e crescerá na maioria dos substratos (Figura 1). Estas propriedades permitem que a morfologia da célula ser facilmente delineados para se conformar com um esquema elétrico convencional. Também há pesquisas demonstrando que o plasmódio pode viver por mais de quatro anos,11, e que suas veias podem atuar como autoreparação de vias condutoras12. Vários estudos de laboratório confirmaram que memristive habilidades9,10,13 do organismo e agora é o momento oportuno explorar seu potencial.
A ideia de usar P. memristors polycephalum é relativamente novo. Como resultado, há não há padrões estabelecidos para medir e observar suas propriedades elétricas. Essa falta de uniformidade nos procedimentos experimentais dentro do mesmo grupo de pesquisa e entre grupos pode ser a razão pela qual existem inconsistências entre publicou resultados9,10. É provável que tal variação é mais proeminente em manipulação e as condições de crescimento de amostra. Assim, precisamos estabelecer métodos para a produção e testes p. polycephalum memristors onde os fatores que podem causar erros são melhores controlados e monitorados. Além disso, precisamos de criar métodos de execução p. polycephalum memristors que permitem estável e fácil integração em sistemas elétricos.
O método apresentado neste artigo fornece uma plataforma para exploração de aplicações práticas de p. polycephalum memristors fornecendo meios de integrar o organismo como um componente em uma esquema elétrica. É provável que estas técnicas vão apelar para engenheiros procuram para explorar usos reais dos sistemas de hardware-wetware híbrido. Além disso, é acessível aos não especialistas (por exemplo, os entusiastas de prototipagem eletrônica open source) que podem estar interessados em experimentar com aspectos de computação não-convencional, mas têm encontrado dificuldades encontrar protótipos para se adaptar às suas necessidades. Algumas aplicações potenciais podem incluir a implementação de modelos probabilísticos, aproveitando os memristors cravação de comportamento, desenvolvimento de abordagens para executar com monitoração de estado loperações de ogic e modelagem de processos neurológicos para armazenamento de informações e processamento.