材料科学：機械的集積回路材料

自律的人工物質における最近の進展によって、インテリジェント材料に環境刺激処理能力や機能的適応能力がもたらされている。そうした人工生体材料のパラダイムの基礎を構築するために、ソフトマターにセンシング機能やアクチュエーション機能が導入されている。しかし、情報処理は自律的人工物質の主要な機能的要素であり、計算スケーラビリティーが制限された非従来型の手法を通して最近研究されている。今回我々は、ブール数学と運動学的に再構成可能な電気回路の関係を明らかにすることで、伝導性機械的ソフトマテリアルにおいて全ての組み合わせ論理演算を実現した。我々は、クワイン・マクラスキー法によって組み合わせ論理の標準関数を最小化するとともに、ソフトマターにおいて再構成可能な集積回路スイッチングネットワークの機械的設計を管理する解析的枠組みを確立した。結果として得られた機械的集積回路材料は、より高レベルの算術である数比較を実行するとともに、バイナリデータを視覚表示に復号できる。我々は、標準ブール関数と個々のゲートスイッチングアセンブリーに基づいて設計を自動化する2つの方法を例示する。我々はまた、レイヤーごとのモノリシック設計手法によって、材料の計算密度も増やした。今回確立された枠組みは、システム設計に数学と運動学を利用しているので、ここで提案された機械的集積回路材料の手法は、あらゆる長さスケールで、さまざまな物理において実現可能である。

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