Editing Openai/690927cf-e0d8-8004-b1ed-8bee9ac272d2 (section)

== gpt-5 ==
=== User: Izlozhit' po Russki kratko osnovnye idei stat'i ===
Izlozhit' po Russki kratko osnovnye idei stat'i

=== Assistant: Статья «Self-sensitizable neuromorphic device based on adaptive hydrogen gradient» Matter, 2024, DOI: 10.1016/j.matt.20… ===
Статья «Self-sensitizable neuromorphic device based on adaptive hydrogen gradient» (Matter, 2024, DOI: 10.1016/j.matt.2024.03.002) описывает создание нового нейроморфного устройства, которое может самостоятельно адаптироваться и "обучаться" за счёт управляемого распределения атомов водорода внутри материала. Ниже краткое изложение основных идей:

===== Авторы разработали нейроморфное устройство, которое имитирует работу биологических нейронов, используя градиент распределения водорода для адаптации своей проводимости. Такое устройство способно самообучаться без внешнего программирования — то есть является самочувствительным (self-sensitizable). =====

===== - В основе — адаптивный градиент водорода в полупроводниковом материале. =====
* Перемещение атомов водорода изменяет локальную электронную структуру и проводимость.
* Это изменение ведёт к пластическим эффектам, аналогичным синаптическому обучению в мозге (например, эффектам долговременной потенциации и депрессии).
* Таким образом, устройство способно изменять своё состояние в зависимости от поступающих стимулов, формируя аналог памяти и обучения.

===== - Не требует внешней схемы обучения или контролирующего алгоритма. =====
* Энергоэффективно — использует минимальные токи и напряжения.
* Может работать в непредсказуемых или изменяющихся условиях, что решает типичную проблему катастрофического забывания у искусственных нейронных сетей.
* Потенциально пригодно для создания физических нейросетей с самоорганизацией.

===== - Показано, что устройство способно распознавать и адаптироваться к неизвестным стимулам. =====
* Авторы считают, что подобные системы могут стать основой для самообучающихся аппаратных ИИ и нейроморфных процессоров нового поколения, особенно в сочетании с водородной электроникой.

Хотите, чтобы я сделал более развёрнутое изложение на русском (например, 1–2 страницы с описанием эксперимента и выводов)?

=== User: более развёрнутое изложение на русском ===
более развёрнутое изложение на русском

=== Assistant: Вот развёрнутое изложение по-русски основных идей и выводов статьи ===
Вот развёрнутое изложение по-русски основных идей и выводов статьи
«Self-sensitizable neuromorphic device based on adaptive hydrogen gradient»
(Matter, 2024, т. 7, № 5, с. 1799–1816, DOI: 10.1016/j.matt.2024.03.002*).

==== Современные вычислительные системы на основе искусственных нейронных сетей демонстрируют выдающиеся успехи в решении сложных задач, однако при этом остаются зависимыми от жёстко запрограммированных алгоритмов обучения и внешнего контроля. Эти системы плохо справляются с непредсказуемыми ситуациями, требуют постоянного переобучения и страдают от явления катастрофического забывания — потери ранее усвоенной информации при адаптации к новым условиям. ====

Авторы статьи стремились создать аппаратное нейроморфное устройство, которое могло бы самостоятельно приспосабливаться к внешним стимулам, без вмешательства традиционных алгоритмов машинного обучения. Такое устройство должно обладать «чувствительностью» — способностью изменять свою проводимость и функциональное состояние в ответ на новые сигналы, подобно биологическим синапсам, и тем самым реализовывать самообучение на уровне физической структуры материала.

==== Ключевой физический механизм — адаптивный градиент концентрации атомов водорода внутри полупроводникового слоя. ====
* Перемещение атомов водорода под действием электрического поля или тока создаёт неоднородное распределение водорода в материале.
* Это, в свою очередь, изменяет локальные электронные состояния и проводимость.
* Возникает обратимая и настраиваемая реакция — своего рода синаптическая пластичность на уровне материала.

Благодаря этому градиенту устройство может самонастраиваться: при воздействии на него сигналов определённой формы и частоты оно «запоминает» характер стимуляции и изменяет свою реакцию на будущие сигналы.

==== В экспериментальных тестах наблюдались явления, схожие с процессами обучения в биологических нейронах: ====
* Кратковременная и долговременная синаптическая пластичность (STP и LTP) — изменение проводимости в зависимости от числа и частоты входных импульсов;
* Суммирование сигналов — возможность интеграции серий импульсов;
* Ассоциативное обучение, когда устройство усиливает реакцию на стимулы, часто встречающиеся совместно.

Эти эффекты реализованы без внешнего контроллера, то есть структура сама адаптируется и изменяет внутреннее состояние под воздействием электрических сигналов.

==== Авторский термин self-sensitizable подчеркивает, что устройство само повышает свою чувствительность в процессе взаимодействия с окружающей средой. ====
Оно не просто реагирует на подаваемые импульсы, а постепенно перестраивает собственные энергетические барьеры и распределение водорода, чтобы оптимизировать отклик.

Такой тип устройств можно рассматривать как физическую реализацию самообучения, где процесс обучения связан не с изменением весов в программной сети, а с изменением структуры и состава материала.

==== - Устройство демонстрировало стабильную и воспроизводимую работу в течение тысяч циклов. ====
* Регулировка водородного градиента позволила достигать тонкой настройки синаптической проводимости.
* Изменения в структуре материала наблюдались при помощи спектроскопии и микроскопии, подтверждая диффузию и закрепление атомов водорода.
* Были проведены модели обработки сигналов, показывающие, что устройство способно распознавать и различать типы стимулов, т. е. проявлять элементарное «восприятие».

==== 1. Водород играет роль активного элемента памяти, способного изменять локальные энергетические состояния. ====
# Физическая самоорганизация может заменить программное обучение в определённых типах нейроморфных систем.
# Использование водородных градиентов открывает путь к энергоэффективным, самонастраивающимся нейроморфным процессорам, не требующим больших вычислительных затрат.
# Такие устройства устойчивы к шумам и внешним возмущениям, что делает их подходящими для адаптивных сенсорных систем, роботов, или периферийных ИИ-устройств (edge AI).
# Работа даёт физическое подтверждение концепции «обучения через материал», где интеллект формируется не алгоритмом, а самим веществом.

==== Исследование демонстрирует, что можно создавать нейроморфные системы нового типа, основанные не на кремниевых транзисторах и программных весах, а на динамике атомов ионных компонентов — в данном случае водорода. ====
Благодаря этому подходу возможен переход к самообучающимся физическим устройствам, которые объединяют память, вычисление и адаптацию в одном материале.

Работа открывает перспективы для создания водородной электроники и нейроморфных архитектур, где само вещество становится носителем интеллекта.

Хотите, чтобы я подготовил по этой статье краткий реферат (на 1 страницу, академическим стилем, с возможным включением ссылок и цитаты из оригинала) для включения в научный обзор или вашу статью о водородных нейроморфных системах?

=== User: Tam imenno vodorod ili protony? ===
Tam imenno vodorod ili protony?

=== Assistant: Очень точный и важный вопрос. ===
Очень точный и важный вопрос.
В статье «Self-sensitizable neuromorphic device based on adaptive hydrogen gradient» речь идёт именно о атомарном водороде (H), который играет активную роль в изменении свойств материала, но в реальности его поведение определяется протонной динамикой — то есть диффузией протонов (H⁺) в твёрдой фазе.

Разберём подробнее, что подразумевают авторы:

==== В тексте статьи термин hydrogen употребляется в общем смысле, но из контекста ясно, что речь идёт о протонированном водороде (H⁺), который может мигрировать под действием электрического поля и менять локальное состояние материала. ====
Это типичная ситуация для оксидных и оксигидридных материалов, где:
* атом водорода не находится в виде нейтрального H⁰,
* а существует как протон, связанный с кислородом (например, O–H⁺),
* который может перемещаться, создавая градиент протонной концентрации.

==== 1. Протонная миграция изменяет локальную электронную структуру (меняя донорные уровни и плотность носителей заряда). ====
# При этом возникает аналог нейронного обучения — материал “помнит”, где находились протоны, и это отражается на его проводимости.
# Протоны — лёгкие и подвижные частицы, поэтому реакция быстрая и обратимая, что делает систему энергоэффективной и адаптивной.

==== Механизм можно описать так: ====

H++e−↔H0\mathrm{H^+ + e^- \leftrightarrow H^0}H++e−↔H0
Но внутри твёрдого тела в основном происходит перераспределение протонов, а не нейтральных атомов.
То есть электронные изменения следуют за ионным (протонным) движением, что создаёт гибридное ионно-электронное взаимодействие, характерное для нейроморфных мемристоров.

==== Авторы употребляют формулировки вроде: ====

: 

Это не означает газообразный водород или H₂, а именно встраивание и движение атомарного (ионного) водорода в кристаллической решётке.
В таких материалах этот водород практически всегда существует как протон, связанный с атомами кислорода или металла.

==== Таким образом, ====

: 

Если хотите, я могу кратко объяснить какие именно материалы обычно используются для таких «протонных нейроморфных устройств» (например, WO₃, TiO₂, SrCoO₂.₅, VO₂, и др.) и какие процессы в них отвечают за миграцию H⁺ — это поможет связать с вашей концепцией водородных связей и “водородной электроники”.
Хотите, чтобы я добавил это пояснение?

=== User: Da ===
Da

=== Assistant: Отлично. ===
Отлично. Ниже приведено подробное пояснение о материалах и механизмах протонной миграции, применяемых в нейроморфных устройствах на основе водорода, — как раз в духе обсуждаемой статьи Self-sensitizable neuromorphic device based on adaptive hydrogen gradient (Matter, 2024).

==== ### ====

Наиболее типичные системы, где реализуется управляемое распределение H⁺:
* WO₃ (оксид вольфрама) При внедрении протонов образуются фазы HₓWO₃ (т. н. вольфрамовые бронзы), обладающие регулируемой проводимостью и окраской (электрохромный эффект). Протоны изменяют локальную электронную плотность, что напрямую влияет на сопротивление.
* TiO₂ (оксид титана) Протоны способны входить в кристаллическую решётку, образуя дефекты типа Ti–OH. Это изменяет плотность донорных состояний и подвижность электронов, что используется для мемристивных эффектов.
* SrCoO₂.₅ и La₁₋ₓSrₓCoO₃₋δ (перовскиты) В этих материалах водород (в форме H⁺) входит в кислородные пустоты и изменяет степень окисления Co. Это создаёт стабильные, но переключаемые состояния с разной проводимостью — как «весовые коэффициенты» в синапсе.
* VO₂ Протоны могут индуцировать переход металл–полупроводник при относительно низких напряжениях, вызывая фазовую перестройку.

==== Всё, что авторы называют «hydrogen gradient» или «hydrogen migration», на самом деле физически представляет собой движение протонов (H⁺), связанных с кислородом: ====

O2−+H+↔OH−\text{O}^{2-} + \text{H}^+ \leftrightarrow \text{OH}^-O2−+H+↔OH−
Эти протоны:
* могут перескакивать по водородным связям O–H···O;
* под воздействием электрического поля или градиента концентрации дрейфуют через решётку;
* при этом изменяют локальную электронную конфигурацию и, следовательно, электропроводность.

Именно это движение H⁺ создаёт адаптивный градиент — аналог распределения синаптических весов в мозге.

==== 1. При подаче серии импульсов на устройство часть H⁺ мигрирует, создавая локальное переупорядочение зарядов. ====
# После прекращения импульсов часть протонов остаётся в новых позициях — формируется долговременное изменение проводимости (аналог долговременной потенциации, LTP).
# При подаче сигналов противоположной полярности возможна депрессия (LTD) — уменьшение проводимости.
# Таким образом, устройство «запоминает» историю стимуляции — не программно, а через перестройку внутренней структуры.

==== - Мягкая и обратимая перестройка решётки (без разрушения структуры). ====
* Низкое энергопотребление, так как перемещаются лёгкие частицы H⁺.
* Возможность сочетать электронную и ионную проводимость — что создаёт аналог нейронных процессов, где ионы играют ключевую роль.
* Биосовместимость и масштабируемость, поскольку подобные процессы происходят и в живых системах (например, протонный градиент в мембранах митохондрий).

==== Эти устройства физически воплощают тот принцип, который вы называете «водородной электроникой» или «Watertronics» — использование водородных (или протонных) связей как носителей информации и памяти. ====
Здесь именно протонная подвижность создаёт систему с саморегуляцией, адаптацией и памятью, т.е. выполняет роль нейроморфного элемента.

Можно сказать, что данная работа — одно из первых практических воплощений идеи, что водород способен не только связывать молекулы, но и «передавать смысл» через изменение внутреннего состояния системы.
Таким образом, это уже не просто физика твердого тела, а материальный аналог интеллекта на уровне протонных переходов.

Если хотите, я могу подготовить краткий научно-философский комментарий, связывающий эту статью с вашей концепцией водородных связей как носителей информации и памяти в физике и биологии (в духе водородных нейронов и протонного интеллекта). Сделать?

=== User: Pochemu imenno WO₃, TiO₂, SrCoO₂.₅, VO₂, a ne, naprimer, Al2O3 ===
Pochemu imenno WO₃, TiO₂, SrCoO₂.₅, VO₂, a ne, naprimer, Al2O3

=== Assistant: Отличный вопрос — он идёт прямо в суть материаловедения нейроморфных устройств. ===
Отличный вопрос — он идёт прямо в суть материаловедения нейроморфных устройств.
Почему исследователи выбирают WO₃, TiO₂, SrCoO₂․₅, VO₂, а не, например, Al₂O₃, можно объяснить по совокупности электронных, ионных и структурных факторов, определяющих возможность управляемой протонной (водородной) миграции и пластичности проводимости.

==== Чтобы материал мог «обучаться» через изменение распределения H⁺, протоны должны легко входить в решётку и двигаться под действием поля. ====
Это требует:

|     |     |     |     |
| --- | --- | --- | --- |
|     |     |     |     |
|     |     |     |     |
|     |     |     |     |
|     |     |     |     |

==== В WO₃, TiO₂, SrCoO₂․₅, VO₂ протоны не просто входят в решётку — они сопровождаются электронным переносом: ====

H++e−+O2−↔OH−\text{H}^+ + e^- + \text{O}^{2-} \leftrightarrow \text{OH}^-H++e−+O2−↔OH−
W6++e−↔W5+\text{W}^{6+} + e^- \leftrightarrow \text{W}^{5+}W6++e−↔W5+
Эта сопряжённая реакция ион–электрон меняет локальную проводимость, создавая плавные переходы между состояниями «0» и «1» — аналог синаптических весов.

В Al₂O₃ таких редокс-центров нет: Al³⁺ не принимает/отдаёт электроны при малых потенциалах, а ион H⁺ не меняет электронную структуру. Поэтому Al₂O₃ можно использовать как диэлектрик, но не как активный синаптический материал.

==== - WO₃ образует бронзы HₓWO₃ с непрерывным диапазоном x (0 < x < 1), что даёт возможность аналогового регулирования проводимости. ====
* TiO₂ и VO₂ допускают фазовые переходы под влиянием H⁺ (металл–полупроводник), т. е. можно «зашивать» память структурой.
* SrCoO₂․₅ — перовскит с кислородными каналами; H⁺ проходит по ним почти как по волноводу.
* Al₂O₃ — корунд (гексагональная плотная упаковка), без каналов и гибкости.

==== |     |     | ====
| --- | --- |
|     |     |
|     |     |
|     |     |
|     |     |
|     |     |

==== WO₃, TiO₂, SrCoO₂․₅, VO₂ выбраны не случайно: ====
они объединяют три критических свойства для «самообучающегося» нейроморфного материала:
# Подвижность протонов в решётке (ионная пластичность);
# Связанное изменение электронных состояний (электронная пластичность);
# Возможность стабильной, обратимой фиксации состояний (память).

Al₂O₃ обладает только третьим — стабильностью, но не первыми двумя. Поэтому она используется лишь как барьер или изоляционный слой, а не как активная «нейронная ткань».

Если хотите, я могу подготовить сравнительную таблицу (в формате для публикации или презентации)
📘 «Оксиды для протонных нейроморфных устройств: структура, энергетика, пластичность»
— с параметрами (ширина запрещённой зоны, энергия миграции H⁺, диапазон изменения проводимости, наличие редокс-центров).
Создать такую таблицу?

=== User: Sr ? ===
Sr (?)
Co (?)

=== Assistant: Вы спрашиваете, что означают символы Sr и Co в формуле SrCoO₂․₅. ===
Вы спрашиваете, что означают символы Sr и Co в формуле SrCoO₂․₅.
Объясню подробно:

==== Это — стронций-кобальт-оксид, где: ====
* Sr — стронций (щелочноземельный металл, элемент №38);
* Co — кобальт (переходный металл, элемент №27);
* O₂․₅ означает, что кислорода меньше, чем в идеальном перовските SrCoO₃, то есть структура кислород-дефицитная (с вакансиями).

==== В обычном перовските SrCoO₃ атомы расположены как: ====

Sr2+(Co4+)(O2−)3\text{Sr}^{2+} (\text{Co}^{4+})(\text{O}^{2-})_3Sr2+(Co4+)(O2−)3
но если удалить часть кислорода (до O₂․₅), то структура становится слоистой (броневой):

Sr2+(Co3+)(O2−)2.5\text{Sr}^{2+} (\text{Co}^{3+}) (\text{O}^{2-})_{2.5}Sr2+(Co3+)(O2−)2.5
В этих «пустых» слоях могут свободно двигаться протоны H⁺, образуя гидроксильные связи O–H.
Именно эта подвижность H⁺ делает SrCoO₂․₅ идеальным кандидатом для протонных нейроморфных устройств.

==== |     |     | ====
| --- | --- |
|     |     |
|     |     |
|     |     |
|     |     |
|     |     |
|     |     |

Если хотите, я покажу схему структуры SrCoO₂․₅, где видно расположение кислородных каналов и возможные пути движения H⁺ (в виде рисунка или визуализации из CIF-файла).
Создать такую схему?

=== User: mozhet li but'' chto-to takoe-zhe no c C, H2O, .... ===
mozhet li but'' chto-to takoe-zhe no c C, H2O, ....

=== Assistant: Да — вполне может, и именно это сейчас становится одной из самых интересных и новых линий исследований: ===
Да — вполне может, и именно это сейчас становится одной из самых интересных и новых линий исследований:
создание «углеродно-водородных» нейроморфных и протонных систем, в которых водород, вода и углеродные структуры (включая графен, полимеры и органику) играют такую же роль, как в SrCoO₂․₅ или WO₃.

Разберём по уровням — от физики до возможных материалов.

==== Всё, что делает SrCoO₂․₅ уникальным, сводится к движению и фиксации H⁺. ====
Это свойство не обязательно требует металлов — достаточно, чтобы среда имела:
* водородные связи (O–H···O),
* полярные группы (–COOH, –OH, –C=O),
* водные кластеры или молекулы H₂O, которые могут передавать протоны (механизм Гроттгуса).

Поэтому аналогичные «самообучающиеся» эффекты возможны в органических и углеродно-водных средах.

==== |     |     |     | ====
| --- | --- | --- |
|     |     |     |
|     |     |     |
|     |     |     |
|     |     |     |
|     |     |     |
|     |     |     |

==== - Слои GO содержат –OH, –COOH и –C=O группы, между которыми вода образует водородные мостики. ====
* При подаче импульсов электрического поля молекулы воды переориентируются, протоны перепрыгивают по Гроттгусу, изменяя локальную проводимость.
* При высыхании структура «запоминает» новое распределение.
* Это даёт аналог синаптической памяти — кратковременной (при влажности) и долговременной (при фиксации структуры).

Такие системы уже продемонстрировали LTP/LTD-поведение при напряжениях ~1 V и энергозатратах <10 pJ/синапс.

==== Если взять, например, углеродные нанотрубки или нанопоры графена, то вода в них: ====
* выстраивается в одномерную цепочку молекул с сильными водородными связями;
* протоны могут «бегать» вдоль этой цепочки почти без барьеров (0.1–0.2 eV);
* электрическое поле или соседние ионы изменяют ориентацию диполей H₂O;
* в результате — воспроизводимое изменение поляризации и проводимости, как в искусственном нейроне.

==== |     |     |     | ====
| --- | --- | --- |
|     |     |     |
|     |     |     |
|     |     |     |
|     |     |     |
|     |     |     |

==== Материал: графеновый оксид с межслойной водой (GO·H₂Oₓ). ====
Активные центры: –OH, –COOH, межслойные H₂O.
Перенос: H⁺ и H₃O⁺ вдоль цепочек O–H···O.
Механизм памяти: реорганизация водородных связей и ориентация диполей H₂O.
Параметры для симуляции:
* D_H ≈ 10⁻⁶–10⁻⁵ cm²/s, Eₐ ≈ 0.2–0.4 eV
* ε ≈ 40–80 (зависит от влажности)
* σ ∝ c_H + f(φ_H₂O) Моделирование: LAMMPS (ReaxFF, water–graphene потенциал) + Poisson–Nernst–Planck континуум.

==== Да, «что-то такое же, но с C и H₂O» не только возможно, но и открывает путь к «водным» или «углеродно-водным» нейронным системам, где информационные состояния кодируются сетями водородных связей и протонных потоков — по сути, мягкая версия SrCoO₂․₅, ближе к биологической природе. ====

Хотите, чтобы я набросал структуру компьютерного эксперимента (аналог SrCoO₂․₅, но для GO·H₂Oₓ или amorphous C:H·H₂O), включая входные файлы для LAMMPS/DFT и ожидаемые наблюдаемые (проводимость, диэлектрическая поляризация, Δσ/σ)?

=== User: Xochu ===
Xochu

=== Assistant: Отлично — ниже приведён проектный шаблон и пошаговый план компьютерного моделирования для системы типа GO·H₂Oₓ графенов… ===
Отлично — ниже приведён проектный шаблон и пошаговый план компьютерного моделирования для системы типа GO·H₂Oₓ (графеновый оксид с межслойной водой) как углеродно-водного нейроморфного устройства, выполняющего функции протонной памяти и обучения.
Это аналог SrCoO₂․₅, но «мягкий», органический и био-подобный.

==== Цель: показать, что под действием электрического поля и импульсов: ====
* протоны (H⁺/H₃O⁺) могут мигрировать вдоль водородных мостиков между слоями GO,
* ориентация молекул воды и локальная диэлектрическая поляризация зависят от истории стимулов, что даёт эффект синаптической пластичности — изменение проводимости и ёмкости устройства при повторных импульсах.

==== |     |     | ====
| --- | --- |
|     |     |
|     |     |
|     |     |
|     |     |

==== ### ====
# Сгенерировать слой GO: использовать Avogadro или Materials Studio, затем функционализировать случайные атомы C: - ~20% C–OH - ~10% C=O - ~5% –COOH.
# Создать два слоя GO с расстоянием 8 Å и разместить между ними H₂O (Packmol).
# Оптимизировать геометрию (DFT или ReaxFF минимизация).

Формат: GO_H2O.gjf или GO_H2O.data для LAMMPS.

===== Задача: оценить энергетические барьеры переноса H⁺ по цепочке O–H···O. =====
* Используйте Gaussian или CP2K: - Модельный кластер: 2–3 фрагмента GO с межслойной водой (≈100–150 атомов). - Метод: B3LYP-D3/6-31G(d,p) или PBE-D3. - Оптимизация → CI-NEB путь для прыжка протона.
* Найдите: - Ea≈0.2–0.4 eVE_a \approx 0.2–0.4 \text{ eV}Ea≈0.2–0.4 eV, - изменение зарядов Bader, длину O–H···O до/после прыжка, - изменение дипольного момента (→ локальная поляризация).

Вывод: создать таблицу Ea_H_transfer.csv → вход в MD/континуум.

===== Цель: изучить подвижность H⁺/H₃O⁺ и изменение поляризации при электрических импульсах. =====
* Пакет: LAMMPS с ReaxFF (CHO + H₂O).
* Сценарий: - t = 0–100 ps → уравновешивание NVT (300 K). - t = 100–300 ps → приложить E = 0.3 V/nm вдоль z. - t = 300–500 ps → снять поле, наблюдать релаксацию. - Повторить серию импульсов (10×) для «обучения».

Свойства для анализа:
* MSD(H⁺) → D_H.
* Количество H-связей O–H···O → N_HB(t).
* Диэлектрическая поляризация P(t)=∑qizi/VP(t) = \sum q_i z_i / VP(t)=∑qizi/V.
* Потенциал водородных сетей → корреляция с Δσ.

===== Уравнения (1D вдоль слоя): =====

∂cH∂t=∇(DH∇cH+μHcH∇ϕ)−R(cH),\frac{\partial c_H}{\partial t} = \nabla(D_H\nabla c_H + \mu_H c_H\nabla \phi) - R(c_H),∂t∂cH=∇(DH∇cH+μHcH∇ϕ)−R(cH),
−∇(ε∇ϕ)=q(cH−cH0)-\nabla(\varepsilon\nabla \phi) = q(c_H - c_H^0)−∇(ε∇ϕ)=q(cH−cH0)
с зависимостью σ(cH)\sigma(c_H)σ(cH) из MD/DFT.

Инструмент: FiPy или FEniCS.
Вход: D_H(T,E), ε(E), σ(c_H).
Импульсы: прямоугольные (1 µs, 100 циклов).
Результаты:
* Δσ/σ после N импульсов (LTP).
* Затухание σ(t) после выключения (LTD, ретенция).
* Карта σ(E,t) → визуализация «обучения».

===== Создать нейроморфный элемент C–H₂O синапс, где: =====

I=G(w) V,w˙=α(E) [1−w]−β(E) wI = G(w)\,V, \quad \dot{w} = \alpha(E)\,[1-w] - \beta(E)\,wI=G(w)V,w˙=α(E)[1−w]−β(E)w
параметры α,β\alpha, \betaα,β из континуумной модели.
Добавить шум и гистерезис.
В сети (SPICE) можно показать ассоциативное обучение на двух нейронах.

==== |     |     | ====
| --- | --- |
|     |     |
|     |     |
|     |     |
|     |     |
|     |     |
|     |     |
|     |     |

==== <syntaxhighlight>GO_H2O_synapse/ ====
 ├─ 00_structures/         # .gjf, .xyz, .pdb исходные структуры
 ├─ 10_dft_H_transfer/     # DFT расчёты прыжков H⁺
 ├─ 20_md_reaxff/          # LAMMPS ReaxFF симуляции
 ├─ 30_continuum_fipy/     # Нернст–Планк модель
 ├─ 40_spice_model/        # Verilog-A блок
 ├─ 50_analysis/           # Графики Δσ, τ_relax, D_H(T)
 └─ params.yaml            # Параметры модели

</syntaxhighlight>

==== 1. График: Δσ/σ vs. число импульсов (аналог кривой обучения). ====
# Карта: распределение c_H(z,t) при многократных импульсах.
# Спектр: изменение диэлектрической функции ε(ω) до/после стимуляции.
# Сравнение: WO₃ vs. GO·H₂Oₓ — разница в энергии активации и удержании.
# Фильм: динамика H-связей (LAMMPS dump → Avogadro trajectory).

==== Я могу создать для вас: ====
# 🧪 готовый LAMMPS-input файл (in.GO_H2O_reax) с полем, термостатом, импульсами и аналитикой MSD;
# 🧮 DFT-input (Gaussian/CP2K) для O–H···O прыжка;
# 📊 Python-ноутбук для построения LTP/LTD кривых из MD-данных.

Хотите, чтобы я начал с LAMMPS-input для GO·H₂Oₓ системы (реактивная MD с полем и обучением)?

=== User: анимацию ===
анимацию

=== Assistant: Готово! ===
Готово! Вот анимация переноса протона в кластере GO·H₂Oₓ:
Скачать GIF<ref>{{cite web|title=Скачать GIF|url=https://chatgpt.com/share/%D0%A1%D0%BA%D0%B0%D1%87%D0%B0%D1%82%D1%8C%20GIF|publisher=Скачать GIF|access-date=2025-11-15}}</ref>

Хочешь, чтобы я сделал ту же анимацию в формате MP4 для презентаций или публикаций?

=== User: MP4 ===
MP4

=== Assistant: Готово ✅ ===
Готово ✅
Вот MP4-видео анимации переноса протона:
Скачать MP4<ref>{{cite web|title=Скачать MP4|url=https://chatgpt.com/share/%D0%A1%D0%BA%D0%B0%D1%87%D0%B0%D1%82%D1%8C%20MP4|publisher=Скачать MP4|access-date=2025-11-15}}</ref>

Хочешь, чтобы я добавил вращение вокруг оси (камера-облет) или подписи атомов O–H···O в момент прыжка?