Ein neuartiges Computerparadigma namens Neuromorphic Computing imitiert die wesentlichen synaptischen Funktionen von Neuronen, um Gehirnverhalten zu simulieren. Neuronale Plastizität, verbunden mit Lernen und Gedächtnis, ist eine dieser Funktionen. Diese Plastizität ermöglicht es Neuronen, Informationen zu speichern oder zu vergessen, abhängig von der Länge und Frequenz der elektrischen Impulse, die sie aktivieren.
Zu den ähnlichen Materialien zählen memresistive Materialien, Ferroelektrika, Phasenwechselspeichermaterialien, topologische Isolatoren und in jüngerer Zeit auch magnetionische Materialien Neuronensynapsen. Bei letzterem führt das Anlegen eines elektrischen Feldes dazu, dass die Ionen innerhalb des Materials verschoben werden, wodurch sich die magnetischen Eigenschaften der Substanz verändern.
Obwohl die Modulation des Magnetismus in diesen Materialien bei Anlegen eines elektrischen Feldes gut verstanden ist, ist es schwierig, die Entwicklung der magnetischen Eigenschaften zu kontrollieren, wenn die Spannung aufhört (dh die Entwicklung nach dem Reiz). Dies macht es schwierig, einige vom Gehirn inspirierte Prozesse zu reproduzieren, beispielsweise die effektive Aufrechterhaltung des Lernens, selbst wenn sich das Gehirn im Tiefschlafzustand befindet (dh ohne externe Stimulation).
In einer neuen Studie haben Wissenschaftler der GmbH Jordi Sort und Enric Menéndez vom Institut für Physik schlugen in Zusammenarbeit mit dem ALBA-Synchrotron, dem katalanischen Institut für Nanowissenschaften und Nanotechnologie (ICN2) und dem ICMAB eine neue Möglichkeit vor, die Entwicklung der Magnetisierung sowohl im stimulierten als auch im post- Reizzustände.
Sie haben ein magnetisches Material entwickelt, das die Art und Weise nachahmen kann, wie das Gehirn Informationen speichert. Dank dieses Materials ist es erstmals möglich, die Synapsen von Neuronen nachzuahmen und nachzuahmen Lernen, das im Tiefschlaf stattfindet.
Wissenschaftler entwickelten das Material auf Basis einer dünnen Schicht aus Kobaltmononitrid (CoN), wobei durch Anlegen eines elektrischen Feldes die Ansammlung von N-Ionen an der Grenzfläche zwischen der Schicht und einem flüssigen Elektrolyten, in dem die Schicht platziert wurde, kontrolliert werden kann.
ICREA-Forschungsprofessor Jordi Sort und Serra Húnter Tenure-Track-Professor Enric Menéndez sagten: „Das neue Material funktioniert analog zu unserem mit der Bewegung von Ionen, die durch elektrische Spannung gesteuert werden.“ Einnahme von Medikamentenund mit Geschwindigkeiten, die denen von Neuronen ähneln und in der Größenordnung von Millisekunden liegen. Wir haben eine künstliche Synapse entwickelt, die in Zukunft die Grundlage eines neuen Computerparadigmas sein könnte, eine Alternative zu dem, das von aktuellen Computern verwendet wird.“
Durch das Anlegen von Spannungsimpulsen war es möglich, Prozesse wie Gedächtnis, Informationsverarbeitung, Informationsabruf und erstmals die kontrollierte Aktualisierung von Informationen ohne angelegte Spannung.
Um diese Kontrolle zu erreichen, wurden die Dicke der Kobaltmononitridschicht, die die Geschwindigkeit der Ionenbewegung steuert, und die Pulsfrequenz geändert.
Durch die Anordnung des Materials lassen sich die magnetoionischen Eigenschaften nicht nur beim Anlegen der Spannung, sondern erstmals auch beim Wegnehmen der Spannung steuern. Sobald der externe Spannungsreiz verschwindet, kann die Magnetisierung des Systems verringert oder erhöht werden, abhängig von der Dicke des Materials und dem Protokoll, wie die Spannung zuvor angelegt wurde.
Aufgrund dieses neuartigen Ergebnisses ist nun eine breite Palette neuer neuromorpher Rechenfunktionen möglich. Es bietet eine neuartige Logikfunktion, die es beispielsweise ermöglicht, neuronales Lernen nach Hirnstimulation im Tiefschlaf zu simulieren. Andere Arten neuromorpher Materialien, die derzeit auf dem Markt sind, können diese Fähigkeiten nicht reproduzieren.
Jordi Sort und Enric Menendez sagte, „Wenn die Dicke der Kobaltmononitridschicht weniger als 50 Nanometer beträgt und eine Spannung mit einer Frequenz von mehr als 100 Zyklen pro Sekunde angelegt wird, ist es uns gelungen, eine zusätzliche Logikfunktion zu emulieren: Sobald die Spannung angelegt wird, kann das Gerät programmiert werden.“ Lernen oder Vergessen, ohne dass zusätzliche Energie zugeführt werden muss, und ahmt die synaptischen Funktionen nach, die im Tiefschlaf im Gehirn ablaufen, wenn die Informationsverarbeitung ohne externe Signale fortgesetzt werden kann.“
Journal Referenz:
- Zhengwei Tan, Julius de Rojas, Sofia Martins, Aitor Lopeandia, Alberto Quintana, Matteo Cialone, Javier Herrero-Martín, Johan Meersschaut, André Vantomme, José L. Costa-Krämer, Jordi Sort, Enric Menéndez. Frequenzabhängige stimulierte und poststimulierte Spannungssteuerung des Magnetismus in Übergangsmetallnitriden: Auf dem Weg zu einer vom Gehirn inspirierten Magnetionik. Materialhorizonte2022. DOI: 10.1039/D2MH01087A
