अविश्वसनीय, मेमरीस्टिव नैनो डिवाइस के साथ आत्म-संगठित गणना

नैनो डिवाइसों के पास बूलियन लॉजिक सिस्टम बनाने के लिए भयानक गुण होते हैं: उच्च दोष दर, उच्च परिवर्तनशीलता, उच्च मृत्यु दर, प्रव drift, और (अधिकतर) केवल दो टर्मिनल। आर्थिक विधानसभा की आवश्यकता है कि वे गतिशील हों। हम तर्क करते हैं कि इन सीमाओं को कम करने के लिए रणनीतियाँ, जैसे दोष से बचना/पुनः कॉन्फ़िगरेशन, या सर्किट डिजाइन में कोडिंग सिद्धांत लागू करना, गंभीर स्केलेबिलिटी और विश्वसनीयता चुनौतियाँ प्रस्तुत करती हैं। इसके बजाय, हम उपकरणों की कमी को कम करने और उनके गतिशील स्वभाव का लाभ उठाकर आत्म-संगठित, आत्म-हीलिंग नेटवर्क बनाने का प्रस्ताव करते हैं जो बड़े पैमाने पर समानांतर गणनाएँ लागू करते हैं। मुख्य विचार यह है कि मेमरीस्टिव नैनो डिवाइस के व्यवहार का लाभ उठाकर सस्ते में अनुकूलनशील, आवर्ती नेटवर्क लागू किए जाएं, जो जटिल पैटर्न पहचान समस्याओं के लिए उपयोगी हैं। पल्स-आधारित संचार डिजाइनर को बिजली की खपत और प्रसंस्करण गति के बीच समझौते करने की अनुमति देता है। आत्म-संगठन चरित्रकरण, संकलन और कॉन्फ़िगरेशन के स्केलेबिलिटी मुद्दों से बच जाता है। नेटवर्क