आयन छिद्रपूर्ण MOF में इलेक्ट्रॉनों को कूदने में मदद करते हैं, मस्तिष्क-प्रेरित कंप्यूटिंग की दिशा में एक कदम

सिमुलेशन से पता चलता है कि छिद्रपूर्ण क्रिस्टल में आयन और इलेक्ट्रॉन कैसे परस्पर क्रिया करते हैं

जैविक मस्तिष्क की सूचना प्रसंस्करण शैली की नकल करने वाले कंप्यूटर बनाने के प्रयास ऐसी सामग्रियों को खोजने पर निर्भर करते हैं जिनके आंतरिक व्यवहार को सबसे छोटे पैमानों पर समायोजित किया जा सके। टेक्सास A&M विश्वविद्यालय की नई शोध ऐसी ही सामग्रियों के एक परिवार — धातु-कार्बनिक ढांचों, या MOF — और उनके भीतर घूमने वाले आवेशित कणों की सूक्ष्म नृत्य-रचना पर विस्तार से नज़र डालती है।

जर्नल ऑफ द अमेरिकन केमिकल सोसाइटी में प्रकाशित यह कार्य रसायन इंजीनियरिंग की प्रोफेसर डॉ. पेर्ला बाल्बुएना ने पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता डॉ. अलेजांद्रो एविलेस सांचेज़ के साथ मिलकर किया। किसी तैयार उपकरण का परीक्षण करने के बजाय, टीम ने बुनियादी सवालों पर ध्यान केंद्रित किया: इलेक्ट्रॉन इन छिद्रपूर्ण संरचनाओं से कैसे यात्रा करते हैं, और पास में मौजूद आयन उस यात्रा को कैसे बदलते हैं?

धातु-कार्बनिक ढांचे रुचि क्यों आकर्षित करते हैं

MOF धातु केंद्रों से बने अत्यंत सूक्ष्म त्रि-आयामी जाल होते हैं जो लिंकर नामक कार्बनिक अणुओं द्वारा आपस में जुड़े होते हैं। चूंकि धातु नोड और लिंकर दोनों को बदला जा सकता है, इसलिए परिणामी सामग्रियां रासायनिक और इलेक्ट्रॉनिक गुणों की उल्लेखनीय रूप से विस्तृत श्रृंखला में फैली होती हैं।

यही बहुमुखी प्रतिभा MOF को उन्नत इलेक्ट्रॉनिक्स की खोज करने वाले शोधकर्ताओं के लिए आकर्षक बनाती है। इस परिवार के कुछ सदस्य बिजली का संचालन करने में सक्षम हैं, फिर भी उनकी आंतरिक संरचना से आवेश वाहक किस सटीक तरीके से गुजरते हैं, यह एक खुला प्रश्न बना हुआ है। बाल्बुएना के समूह द्वारा जांचे गए विशिष्ट MOF में, सामग्री में इलेक्ट्रॉन जोड़े जाने पर चालकता बदल जाती है — यह व्यवहार टीम सूक्ष्म स्तर पर समझाना चाहती थी।

थोक नमूनों के बजाय अलग-अलग परमाणुओं का अध्ययन

इन तंत्रों की जांच के लिए, शोधकर्ताओं ने उन्नत कंप्यूटर सिमुलेशन का सहारा लिया। बाल्बुएना के अनुसार, यह कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण ही विश्लेषण को संभव बनाता है: यह टीम को सामग्री के अलग-अलग घटकों की परस्पर क्रिया और गति को देखने और फिर उन छोटे पैमाने के व्यवहारों को समग्र रूप से सामग्री के गुणों से जोड़ने की अनुमति देता है। वास्तव में, सिमुलेशन एक ऐसे सूक्ष्मदर्शी की तरह काम करते हैं जो उन प्रक्रियाओं पर केंद्रित है जो सीधे ट्रैक करने के लिए बहुत छोटी और बहुत तेज़ हैं।

मुख्य निष्कर्ष: आयन इलेक्ट्रॉन गति को आसान बनाते हैं

एविलेस ने टीम के उद्देश्य को स्पष्ट रूप से बताया: यह समझना कि इलेक्ट्रॉन MOF से कैसे गुजरते हैं और इसकी संरचना में परिवर्तन — साथ ही पास के आयनों की उपस्थिति — उस गति को कैसे प्रभावित करते हैं। उन्होंने कहा कि सबसे महत्वपूर्ण परिणाम यह है कि सामग्री के भीतर स्थित आयन इलेक्ट्रॉनों की गति को आसान बना सकते हैं।

यह परिणाम दो प्रकार के आवेश परिवहन के बीच घनिष्ठ युग्मन की ओर संकेत करता है जिन्हें अक्सर अलग-अलग माना जाता है। निष्क्रिय दर्शकों के रूप में काम करने के बजाय, आयन सुविधाकर्ता की तरह कार्य करते प्रतीत होते हैं, जो ढांचे से कूदने वाले इलेक्ट्रॉनों के लिए रास्ता आसान बनाते हैं। शोधकर्ताओं ने जिंक-आधारित धातु-कार्बनिक ढांचे के एक विज़ुअलाइज़ेशन के साथ इस अवधारणा को चित्रित किया, जिसमें दिखाया गया कि पास में स्थित एक पोटेशियम आयन संरचना के माध्यम से इलेक्ट्रॉन की गति को कैसे प्रभावित कर सकता है।

एक सामग्री जिसकी प्रतिक्रिया आवेश के साथ बदलती है

चूंकि इलेक्ट्रॉन जोड़े जाने पर MOF की चालकता बदलती है, आयनों की भूमिका को समझना यह समझाने में मदद कर सकता है कि सामग्री विभिन्न परिस्थितियों में ऐसा व्यवहार क्यों करती है। आयनिक और इलेक्ट्रॉनिक गति के बीच की परस्पर क्रिया उस प्रतिक्रिया को जानबूझकर समायोजित करने के तरीके भी सुझा सकती है।

आयनिक-इलेक्ट्रॉनिक युग्मन क्यों मायने रखता है

पारंपरिक अर्धचालकों में, धारा इलेक्ट्रॉनों या होल द्वारा वहन की जाती है, और सामग्री की संरचना काफी हद तक स्थिर रहती है। आयनिक और इलेक्ट्रॉनिक परिवहन को मिलाने वाली प्रणालियां अलग तरह से व्यवहार करती हैं: आयनों की गति स्थानीय वातावरण को बदल सकती है और, बदले में, इलेक्ट्रॉनों के गुजरने में आसानी को। टेक्सास A&M के सिमुलेशन एक MOF के भीतर उस सिद्धांत को दर्शाते हैं, जहां इलेक्ट्रॉन के पथ के पास एक पोटेशियम आयन कूदने की स्थितियों को बदल देता है।

यह युग्मन जैविक प्रणालियों से भी परिचित है, जहां आयन प्रवणता और प्रवाह संकेतन का आधार हैं। यह समानता एक कारण है कि MOF और संबंधित छिद्रपूर्ण सामग्रियां मस्तिष्क-प्रेरित डिज़ाइनों का पीछा करने वाले शोधकर्ताओं का ध्यान आकर्षित करती हैं: एक ही सामग्री दोनों आवेश वाहकों और उन्हें मॉड्यूलेट करने वाली आयनिक गति की मेजबानी कर सकती है।

बुनियादी भौतिकी को न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग से जोड़ना

यह शोध मूल रूप से प्रेरित है — यह व्यावसायिक घटक देने के बजाय तंत्रों का वर्णन करना चाहता है। फिर भी, निष्कर्ष ऐसे इलेक्ट्रॉनिक्स के डिज़ाइन को सूचित कर सकते हैं जो समय के साथ अपने व्यवहार को अनुकूलित करने में सक्षम हैं। जिन प्रौद्योगिकियों को लाभ हो सकता है उनमें न्यूरोमॉर्फिक उपकरण शामिल हैं, जो न्यूरॉन कैसे प्रतिक्रिया देते हैं और संवाद करते हैं, उसके पहलुओं की नकल करने के लिए बनाए गए हार्डवेयर हैं, और एनालॉग कंप्यूटर जो इसके बाद आ सकते हैं।

अध्ययन की कई विशेषताएं उल्लेखनीय हैं:

• सामग्री वर्ग: धातु-कार्बनिक ढांचे, कार्बनिक लिंकर द्वारा जुड़े धातु केंद्रों के त्रि-आयामी जाल, रासायनिक और इलेक्ट्रॉनिक गुणों की विस्तृत श्रृंखला प्रदान करते हैं।
• विधि: उन्नत कंप्यूटर सिमुलेशन शोधकर्ताओं को अलग-अलग घटकों की परस्पर क्रियाओं का निरीक्षण करने और उन्हें सामग्री के समग्र व्यवहार से जोड़ने देते हैं।
• मुख्य परिणाम: सामग्री के भीतर आयन इलेक्ट्रॉन गति को आसान बना सकते हैं, जो दर्शाता है कि आयनिक और इलेक्ट्रॉनिक परिवहन निकटता से जुड़े हुए हैं।
• संभावित अनुप्रयोग: ये अंतर्दृष्टियां भविष्य के इलेक्ट्रॉनिक्स का मार्गदर्शन कर सकती हैं जो अपने व्यवहार को अनुकूलित करने में सक्षम हैं, जिनमें अगली पीढ़ी की एनालॉग कंप्यूटिंग के लिए न्यूरोमॉर्फिक उपकरण शामिल हैं।

मस्तिष्क-प्रेरित कंप्यूटिंग का लक्ष्य मेमोरी और प्रोसेसिंग के उस कठोर पृथक्करण से आगे बढ़ना है जो पारंपरिक डिजिटल आर्किटेक्चर को परिभाषित करता है। यदि एक ही सामग्री आयनिक और इलेक्ट्रॉनिक दोनों गति का समर्थन कर सकती है — और यदि आयन यह मॉड्यूलेट कर सकते हैं कि इलेक्ट्रॉन कितनी आसानी से यात्रा करते हैं — तो यह संयोजन ऐसे सर्किट बनाने के लिए उपयोगी साबित हो सकता है जिनकी विद्युत विशेषताएं उनके इतिहास के जवाब में बदलती हैं, ठीक वैसे ही जैसे जैविक सिनैप्स उपयोग के साथ मजबूत या कमजोर होते हैं।

यह कार्य क्या तय करता है और क्या नहीं

अध्ययन का दायरा जानबूझकर संकीर्ण है। यह सामग्रियों के एक वर्ग में एक तंत्र की व्याख्या करता है, न कि तैयार न्यूरोमॉर्फिक चिप का प्रदर्शन करता है, और यह MOF में आवेश परिवहन के बारे में कई सवालों को अनुत्तरित छोड़ देता है। वैज्ञानिकों के पास अभी भी इस बात की पूरी तस्वीर नहीं है कि इन ढांचों से बिजली कैसे प्रवाहित होती है, और यहां देखा गया व्यवहार संभावित MOF संरचनाओं की विशाल विविधता में भिन्न हो सकता है।

टेक्सास A&M टीम ने जो प्रदान किया है वह पहेली के एक टुकड़े का स्पष्ट दृश्य है: परमाणु स्तर पर आयनों और इलेक्ट्रॉनों के बीच संबंध। इस प्रकार की तंत्रात्मक समझ इंजीनियरिंग से पहले आती है। इससे पहले कि सामग्रियों को एक विशिष्ट कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया जा सके — इस मामले में, अनुकूली, मस्तिष्क जैसी गणना का समर्थन करना — शोधकर्ताओं को यह जानना होगा कि कौन से नॉब घुमाने हैं और वे क्यों मायने रखते हैं।

यह पेपर जर्नल ऑफ द अमेरिकन केमिकल सोसाइटी में प्रकाशित हुआ है, और Science X की संपादकीय प्रक्रिया ने सामग्री को तथ्य-जांच, सहकर्मी-समीक्षित और एक विश्वसनीय स्रोत से लिया गया के रूप में चिह्नित किया। एक ऐसे क्षेत्र के लिए जो अभी भी इसे आगे बढ़ाने के लिए सही हार्डवेयर की खोज कर रहा है, इस तरह के अध्ययन वह बुनियादी विवरण प्रदान करते हैं जिस पर बाद के उपकरण बनाए जा सकते हैं।

यह लेख Phys.org की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।