CC BY
4
бухгалтера // Аудитор. 2017. № 4.
9. Поленова С.Н. Регулирование бухгалтерского учета: пространственно-временной анализ: монография /С.Н. Поленова. - М.: РУСАЙНС, 2015. - 180 с.
10.Поленова С.Н. Требования к профессиональному бухгалтеру в российской предпринимательской среде// Бухгалтерский учет в бюджетных и некоммерческих организациях. 2014. №3.
УДК 004.08
Михайленко В.И. студент бакалавриата 3 курса факультет «Информатика и вычислительная техника» Донской Государственный Технический Университет
Россия, г. Ростов-на-Дону
Mikhaylenko V. I. Bachelor student
3 course, faculty «Informatics and Computer Engineering»
Don State Technical University Russia, Rostov-on-Don
АНАЛИЗ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИИ ХРАНЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ НА ОСНОВЕ ЦИФРОВЫХ
КОЛЛОИДОВ
Статья посвящена проблеме развития технологии хранения и обработки информации на основе цифровых коллоидов. В статье рассмотрены особенности технологии и перспективы ее развития и применения на практике. Так же представлены последние исследования в этой области.
Ключевые слова: цифровые коллоиды, коллоидные кластеры, хранение информации, влажные вычисления.
ANALYSIS AND PROSPECTS FOR THE DEVELOPMENT OF TECHNOLOGIES FOR STORING AND PROCESSING INFORMATION
BASED ON DIGITAL COLLOIDS.
The article is devoted to the problem of development of technologies for storing and processing information based on digital colloids. The article discuss features of technology and its further directions of development and application in practice. Also, latest researches in this area are presented.
Keywords: digital colloids, cluster of colloids, storing of information, wet-computing.
Анализ и перспективы развития технологии хранения и обработки информации на основе цифровых коллоидов.
На сегодняшний день достижения проектирования и разработки нано-
систем, способных кодировать большой объем информации, открывают большой простор для исследований в области вычислительных технологий. Такие компоненты дают возможность добавления, хранения и считывания информации из памяти в непривычных условиях, что является элементарными ключевыми функциями для Бой-робототехники и создания техники для «влажных вычислений».
В 2014 году группа ученых из университета Мичигана под руководством физика Каролин Л. Филипс и Эрика Жанковски из департамента химической инженерии разработали коллоидную жидкость, элементами которой выступают реконфигурируемые кластеры, составленные из N коллоидных частиц, свободно связанных с центральной коллоидной сферой. Такая жидкость может хранить в себе объем информации, который растет как 0(п!). С помощью моделирования броуновского движения, они прогнозировали динамическое изменение состояний, которое позволило осуществлять обмен информацией, запись, хранение и ее удаление. Экспериментально было собрано N=4 реконфигурируемых кластеров из химически синтезированных коллоидных «строительных блоков». Ученые отслеживали динамику их равновесия и наблюдали состояние включения в согласии с симуляцией. Таким образом установлено, что один такой кластер может хранить один бит информации и представляет собой простейший цифровой коллоид.
Спрос на увеличение плотности транзисторов на вычислительной микросхеме имеет ряд ограничений, связанных с физическими особенностями кремниевых пластин. Все это повлекло за собой поиск альтернативных способов хранения и обработки данных. Архитектуры вычислительных систем, основанных на динамике многочисленных групп микроскопических коллоидных частиц, предполагают возможность использования параллельных вычислений астрономических масштабов. Такие коллоидные вычислительные элементы могут быть распределены по всей среде и выполнять специализированные вычисления на основе локальных данных, или использоваться для хранения информации в легко транспортируемой текучей среде.
Массивные параллельные вычисления и хранение требуют принципиально новых подходов, отличных от традиционной вычислительной парадигмы, основанной на интегральных схемах, в которой биты и байты неразлучны с кремниевыми компонентами. Новая мощная форма расчета может быть реализована путем построения аморфных вычислительных средств из поколения легковесных элементов вычислительной техники, которые реагируют на изменение в окружающей среде на основе самоорганизации. Таким образом, система, реконфигурируемая коллоидными частицами является естественной кандидатурой для создания такой системы. Недавние достижения в коллоидном синтезировании открыли огромную область для изучения: частицы с точно спроектированными размера и формой, чье взаимодействие
с другими частицами двунаправленно и строго определено. Рассеивание таких коллоидных частиц образует новую парадигму программируемой материи.
Цифровые коллоиды определены тремя существенными характеристиками. Во-первых, каждый кластер должен быть в состоянии переключения между различными микросостояниями, где каждое с равной вероятностью появления. Совокупность всех таких состояний определяет количество информации, которую кластер может хранить. Кластер с двумя уникальными состояниями, к примеру, может хранить один бит, в то время как кластер с 256 состояниями может хранить один байт. Во-вторых, должна быть возможность включения или отключения способности кластеров изменять состояния. Блокировка конфигурации кластера сохраняет информацию для чтения. Разблокировка кластера позволяет выполнить вычисления. В-третьих, должен быть доступен метод для установки состояния кластера под внешним управлением, тем самым позволяя хранить информацию и алгоритмы для программирования.
В ходе разработки цифровых коллоидов ученые столкнулись с проблемой в сферическом коде. Решение ^-го сферического кода дает плотная упаковка из N твердых сфер диаметром В вокруг центрального шара единичного размера. Таким образом, самая плотная упаковка для любого N достигается при соотношении диаметра Азс = 1/<1зс Кластер из N шаров в сферической структуры кода (Рис. 1) может хранить информацию, относящуюся к числу различимых конфигураций. Число различимых конфигураций кластера из N различимых шаров равно ^!/а, где а -симметрия кластера. На Рис. 1 N = 6 кластер, который имеет октаэдрическое строение, показан с шести различимыми внешними сферами. Таблица на рис. 1 представляет вращательную симметрию и максимальное количество уникальных состояний для каждого сферического кода структуры до N = 12. Кластер N = 4 имеет два состояния, которые являются зеркальной симметрий; этот коллоидный элемент, таким образом, может хранить один бит. С увеличением N, кластеры имеют все большее количество различимых структур. Коллоидная структура в 11 или 12 различимых сферах может хранить более 30 КБ информации сферической структуры кода.
N>6
Л - Dc/Oti
N Point Group ot Sptwncal Сосм Rotatoria! Symmetry Stararte States
4 r; 12 \
5 [С,. 4 30
е о» 24 30
1 К 3 1.680
е Du 4 10.080
9 K* 18 20.160
Ю|С» 2 1.814.400
11 Си S 7.983 Э60
12 I» 60 7,983.360
Рис. 1 - Октаэдрический коллоидный кластер Наименьшим кластером с хотя бы двумя определёнными состояниями является кластер с N=4. Симуляция предсказывает такому кластеру
тетраедрическую симметрию, и таким образом, он способен сохранять два состояния противоположной зеркальной симметрии, когда все четыре внешних сферы достигают друг друга.
последовательная масштабирования практического привлекательный
Рис. 2 - Тетраэдрический коллоидный кластер
Кластер с N=4 - крупнейший реконфигурируемый кластер со сферическим кодом, который ученые попытались создать. Хотя большие N кластеры могут быть собраны с помощью оптических пинцетов,
природа этого способа исключает возможность до большого числа кластеров, что требуется для применения. Самоорганизация предполагает альтернативный путь к организации большого числа цифровых коллоидов высшей сложности. Симуляция показала, что стабильные ^кластеры могут самостоятельно организоваться из разрозненных сфер, если внешние сферы соединяются только с внутренними сферами и, если отношение диаметра Л внешней к внутренней сфере составляет Л5С. Последние достижения в коллоидном синтезе и сборке сделали это возможным.
На практике, цифровые коллоиды могут сохранить лишь столько информации, сколько может быть в них записано и безошибочно прочитано. Флуоресцентные метки могут быть использованы для создания богатых информацией переключаемых кластеров с достигаемыми конфигурациями. Блокирование и разблокирование может быть достигнуто путём функционализирования центральной сферы для расширения или сжатия в зависимости от применяемых электрических полей, изменения температуры или изменений в составе растворителя. Исследования по этим направлениям еще ведутся.
Способность реконфигурируемых кластеров сохранять состояния и чувствительный контроль скорости переключения между состояниями предполагает, что такие цифровые кластеры могут иметь множество потенциальных способов применения, как маленькие элементы для хранения информации. Например, популяция заблокированных, идентичных N
кластеров, может быть замешана в контролируемую субстанцию как коллоидный «штрих-код», который точно идентифицирует исходные материалы. Цифровые коллоиды также могут составить новый класс датчиков, устройств, способных менять состояние в зависимости от внешних раздражителей. Реконфигурируемые коллоидные компоненты могут быть сконструированы для самостоятельной сборки в различные мезомасштабные структуры с измеримыми свойствами, зависящими от состояния кластера. При воздействии внешнего раздражителя кластер разблокируется, например, когда расширяется центральная частица, симуляции предсказывают разделение двух внешних сфер, и кластер становится частицей Януса.
Другой класс датчиков может быть создан при популяции из N=4 кластеров, заблокированных в конкретном состоянии и спроектированных разблокироваться при воздействии некоторых внешних раздражителей. При повторном диспергировании, разблокированная популяция кластеров будет распадаться в статистически однородное состояние, что будет сигнализировать о влиянии целевого стимула.
Цифровые коллоиды также могут выступать в качестве платформы для локализации и транспортировки закодированной в ДНК информации. Специфические метки, например, могут быть реализованы путём пересадки олигонуклеотидов на внешние сферы до сборки ДНК. Такие гибридные компоненты из ДНК и наночастиц имеют уже продемонстрированный потенциал в создании контролируемых сборок. Не смотря на то, что пока представлены лишь некоторые предполагаемые варианты использования цифровых коллоидов, при должных усилиях, они могут вдохновить множество новых разработок в сфере нанотехнологий с применением в реальном мире.
Использованные источники:
1. Хранение информации в жидкостях URL: http://www.oszone.net/24812/liquid_HDD_researsh (дата обращения 12.07.2017)
2. Wet Computing Systems to Boost Processing Power
URL: http://thefutureofthings.com/4219-wet-computing-systems-to-boost-
processing-power/ (дата обращения 12.07.2017)
3. Advanced Neurotechnologies for Chronic Neural Interfaces: New Horizons and Clinical Opportunities URL: http://www.mcs.anl.gov/papers/P5172-0714.pdf (дата обращения 16.07.2017)
