Los investigadores codifica los bits de entrada del dispositivo como un patrón de estados conductores en las capas DDQ. Este patrón de bits es inestable y se "relaje espontáneamente para formar un nuevo circuito de interconexión en la superficie", dice Ranjit Pati, un profesor de física en la Universidad Tecnológica de Michigan que es coautor de la investigación. "El patrón evoluciona con el tiempo para proporcionar el patrón de salida.
"
Para probar su ordenador paralelo, Bandyopadhyay y sus colegas intentaron simular dos fenómenos que ocurren en la naturaleza. La primera fue de electrones de difusión de la manera los electrones se mueven a través de un material. El segundo fue cómo el cáncer se disemina en el cuerpo. Ambas simulaciones, que involucró a cerca de 300 moléculas DDQ cada uno, volvieron excelentes resultados, informó el equipo, haciendo coincidir las características conocidas de cada fenómeno.
El objetivo final, Bandyopadhyay dice, es la creación de un equipo verdaderamente brainlike que puede hacer frente a todo tipo de problemas. Él dice que mientras su equipo moléculas utilizado, se prevé que en el futuro el equipo funcionaría utilizando algas en lugar de DDQ.
Varios expertos describieron el trabajo como un poco "raro". Y ninguno era cierto lo útil del técnica sería fuera del laboratorio.
"Usted tiene que preguntarse qué tan útil será un equipo si se requiere un microscopio de efecto túnel para leer y escribir los datos", dice John Rogers, profesor de ciencia de los materiales en la Universidad de Illinois, Urbana-Champaign.
Bandyopadhyay no se deja intimidar, sin embargo. "Más de la aplicación comercial, estamos interesados en explorar las verdades ocultas de la naturaleza con esta máquina", dice.
Cloud Computing - Mejores Prácticas para la ampliación Saas