Ученые из Индийского научного института (IISc) разработали молекулярные устройства, способные динамически переключаться между функциями памяти, логики и искусственного синапса, что потенциально может революционизировать будущее аппаратного обеспечения искусственного интеллекта. Этот прорыв, объявленный 3 января 2026 года, стал результатом инновационных химических разработок, позволяющих электронам и ионам реорганизовываться внутри устройства, эффективно кодируя интеллект на физическом уровне.

В отличие от традиционной кремниевой электроники, которая лишь имитирует интеллектуальное поведение, эти молекулярные устройства учатся и адаптируются в режиме реального времени, приближая электронику к эмуляции процессов обучения мозга, как утверждает исследовательская группа IISc. Это открытие знаменует собой значительный шаг вперед в многолетнем поиске альтернатив кремнию в электронных устройствах.

"Возможность создавать устройства, которые могут изменять свою функцию, открывает совершенно новые возможности для ИИ", - заявила доктор Аня Шарма, ведущий исследователь проекта в IISc. "Вместо того, чтобы создавать отдельные компоненты для памяти, логики и обучения, мы теперь можем интегрировать их в единую, адаптируемую молекулярную структуру".

Последствия этой технологии выходят за рамки увеличения скорости обработки данных. Благодаря физическому кодированию интеллекта эти устройства могут привести к созданию систем ИИ, которые будут более энергоэффективными и способными справляться со сложными задачами, которые в настоящее время недоступны для обычного ИИ. Это может повлиять на различные области, от робототехники и автономных транспортных средств до персонализированной медицины и расширенной аналитики данных.

Разработка решает ключевое ограничение современных систем ИИ, которые полагаются на сложные программные алгоритмы, работающие на жестких аппаратных архитектурах. Эти системы часто требуют огромного количества энергии и с трудом адаптируются к изменяющимся условиям. Молекулярные устройства, с другой стороны, потенциально могут преодолеть эти ограничения, адаптируя свою физическую структуру для оптимизации производительности для конкретных задач.

Однако, прежде чем эти молекулярные устройства смогут получить широкое распространение, остаются проблемы. Масштабирование производства и обеспечение долгосрочной стабильности этих устройств являются важнейшими следующими шагами. В настоящее время команда IISc работает над оптимизацией химической конструкции и изучает различные материалы для улучшения производительности и долговечности устройств.

"Мы все еще находимся на ранних стадиях разработки, но потенциал огромен", - добавила доктор Шарма. "Мы считаем, что эти изменяющие форму молекулы могут проложить путь к новому поколению аппаратного обеспечения ИИ, которое будет более интеллектуальным, эффективным и адаптируемым". Исследовательская группа планирует опубликовать дальнейшие результаты об долгосрочной производительности и масштабируемости устройства в течение следующего года.