Un paradigma informático novedoso llamado computación neuromórfica imita las funciones sinápticas esenciales de las neuronas para simular el comportamiento cerebral. plasticidad neuronal, conectado con el aprendizaje y la memoria, es una de estas funciones. Esta plasticidad permite que las neuronas almacenen información u la olviden dependiendo de la duración y frecuencia de los impulsos eléctricos que las activan.
Los materiales memresistivos, los ferroeléctricos, los materiales con memoria de cambio de fase, los aislantes topológicos y, más recientemente, los materiales magneto-iónicos se destacan entre los materiales que se asemejan a sinapsis neuronales. En este último, la aplicación de un campo eléctrico hace que los iones se desplacen dentro del material, cambiando las características magnéticas de la sustancia.
Aunque se comprende bien la modulación del magnetismo en estos materiales cuando se aplica un campo eléctrico, es un desafío controlar la evolución de las características magnéticas cuando cesa el voltaje (es decir, la evolución que sigue al estímulo). Esto dificulta la replicación de algunos procesos inspirados en el cerebro, como seguir aprendiendo de manera efectiva incluso cuando el cerebro está en un estado de sueño profundo (es decir, sin estimulación externa).
En un nuevo estudio, científicos de la UAB Departamento de Física Jordi Sort y Enric Menéndez, en colaboración con el Sincrotrón ALBA, el Instituto Catalán de Nanociencia y Nanotecnología (ICN2) y el ICMAB, propusieron una nueva forma de controlar la evolución de la magnetización tanto en el estimulado como en el post- estados de estímulo.
Han desarrollado un material magnético capaz de imitar la forma en que el cerebro almacena la información. Gracias a este material es posible imitar las sinapsis de las neuronas e imitar, por primera vez, la aprendizaje que ocurre durante el sueño profundo.
Los científicos desarrollaron el material basado en una fina capa de mononitruro de cobalto (CoN) donde, mediante la aplicación de un campo eléctrico, se puede controlar la acumulación de iones N en la interfaz entre la capa y un electrolito líquido en el que se ha colocado la capa.
Jordi Sort, profesor de investigación ICREA, y Enric Menéndez, profesor titular de Serra Húnter, dijeron: “El nuevo material funciona con el movimiento de iones controlado por voltaje eléctrico, de manera análoga a nuestro cerebro, y a velocidades similares a las que se producen en las neuronas, del orden de los milisegundos. Hemos desarrollado una sinapsis artificial que en el futuro puede ser la base de un nuevo paradigma informático, alternativo al que utilizan los ordenadores actuales”.
Mediante la aplicación de pulsos de tensión se ha logrado emular de forma controlada procesos como memoria, procesamiento de información, recuperación de información y, por primera vez, la actualización controlada de información sin tensión aplicada.
El grosor de la capa de mononitruro de cobalto, que controla la rapidez con la que se mueven los iones, y la frecuencia del pulso se cambiaron para lograr este control.
La disposición del material permite controlar las propiedades magnetoiónicas no solo cuando se aplica el voltaje sino también, por primera vez, cuando se quita el voltaje. Una vez que desaparece el estímulo de voltaje externo, se puede reducir o aumentar la magnetización del sistema, dependiendo del espesor del material y el protocolo de cómo se ha aplicado previamente el voltaje.
Ahora es posible una amplia gama de nuevas funciones informáticas neuromórficas gracias a este nuevo resultado. Proporciona una función lógica novedosa que, por ejemplo, permite simular el aprendizaje neuronal tras la estimulación cerebral mientras dormimos profundamente. Otros tipos de materiales neuromórficos actualmente en el mercado no pueden replicar estas capacidades.
Jordi Sort y Enric Menéndez dijo, “Cuando el espesor de la capa de mononitruro de cobalto está por debajo de los 50 nanómetros, y con una tensión aplicada a una frecuencia superior a los 100 ciclos por segundo, hemos conseguido emular una función lógica adicional: una vez aplicada la tensión, el dispositivo se puede programar aprender u olvidar, sin necesidad de ningún aporte adicional de energía, imitando las funciones sinápticas que tienen lugar en el cerebro durante el sueño profundo, cuando el procesamiento de la información puede continuar sin aplicar ninguna señal externa”.
Referencia de la revista:
- 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. Control de voltaje estimulado y post-estimulado dependiente de la frecuencia del magnetismo en nitruros de metales de transición: hacia magneto-ionics inspirados en el cerebro. Horizontes de materiales2022 DOI: 10.1039/D2MH01087A
