Un nouveau paradigme informatique appelé informatique neuromorphique imite les fonctions synaptiques essentielles des neurones pour simuler le comportement cérébral. Plasticité neuronale, liée à l’apprentissage et à la mémoire, est l’une de ces fonctions. Cette plasticité permet aux neurones de stocker des informations ou de les oublier en fonction de la longueur et de la fréquence des impulsions électriques qui les activent.
Les matériaux memrésistifs, les ferroélectriques, les matériaux à mémoire de changement de phase, les isolants topologiques et, plus récemment, les matériaux magnéto-ioniques se distinguent parmi les matériaux qui ressemblent à synapses neuronales. Dans ce dernier cas, l’application d’un champ électrique provoque le déplacement des ions à l’intérieur du matériau, modifiant ainsi les caractéristiques magnétiques de la substance.
Bien que la modulation du magnétisme dans ces matériaux lorsqu'un champ électrique est appliqué soit bien comprise, il est difficile de contrôler l'évolution des caractéristiques magnétiques lorsque la tension cesse (c'est-à-dire l'évolution après le stimulus). Cela rend difficile la reproduction de certains processus inspirés par le cerveau, tels que la poursuite efficace de l'apprentissage même lorsque le cerveau est dans un état de sommeil profond (c'est-à-dire sans stimulation externe).
Dans une nouvelle étude, des scientifiques du Ltd Le Département de Physique Jordi Sort et Enric Menéndez, en collaboration avec le Synchrotron ALBA, l'Institut Catalan de Nanosciences et Nanotechnologies (ICN2) et l'ICMAB, ont proposé une nouvelle façon de contrôler l'évolution de la magnétisation à la fois dans le domaine stimulé et dans le post- états de relance.
Ils ont développé un matériau magnétique capable d’imiter la façon dont le cerveau stocke les informations. Grâce à ce matériau, il est possible d'imiter les synapses des neurones et de mimer, pour la première fois, apprentissage qui se produit pendant le sommeil profond.
Les scientifiques ont développé le matériau basé sur une fine couche de mononitrure de cobalt (CoN) où, en appliquant un champ électrique, l'accumulation d'ions N à l'interface entre la couche et un électrolyte liquide dans lequel la couche a été placée peut être contrôlée.
Jordi Sort, professeur de recherche à l'ICREA, et Enric Menéndez, professeur titulaire de Serra Húnter, ont déclaré : "Le nouveau matériau fonctionne avec le mouvement des ions contrôlé par une tension électrique, d'une manière analogue à notre cerveau, et à des vitesses similaires à celles produites dans les neurones, de l’ordre de la milliseconde. Nous avons développé une synapse artificielle qui, à l’avenir, pourrait constituer la base d’un nouveau paradigme informatique, alternatif à celui utilisé par les ordinateurs actuels.
En appliquant des impulsions de tension, il a été possible d'émuler, de manière contrôlée, des processus tels que la mémoire, traitement d'informations, la récupération d'informations et, pour la première fois, la mise à jour contrôlée des informations sans tension appliquée.
L'épaisseur de la couche de mononitrure de cobalt, qui contrôle la rapidité avec laquelle les ions se déplacent, et la fréquence d'impulsion ont été modifiées pour réaliser ce contrôle.
La disposition du matériau permet de contrôler les propriétés magnéto-ioniques non seulement lorsque la tension est appliquée mais aussi, pour la première fois, lorsque la tension est supprimée. Une fois que le stimulus de tension externe disparaît, la magnétisation du système peut être réduite ou augmentée, en fonction de l'épaisseur du matériau et du protocole d'application préalable de la tension.
Un large éventail de nouvelles fonctions informatiques neuromorphiques est désormais possible grâce à ce nouveau résultat. Il fournit une nouvelle fonction logique qui permet, par exemple, de simuler l’apprentissage neuronal suite à une stimulation cérébrale pendant un sommeil profond. Les autres types de matériaux neuromorphiques actuellement sur le marché ne peuvent pas reproduire ces capacités.
Jordi Sort et Enric Menéndez a affirmé Valérie Plante., « Lorsque l'épaisseur de la couche de mononitrure de cobalt est inférieure à 50 nanomètres et avec une tension appliquée à une fréquence supérieure à 100 cycles par seconde, nous avons réussi à émuler une fonction logique supplémentaire : une fois la tension appliquée, le dispositif peut être programmé apprendre ou oublier, sans avoir besoin d’un apport d’énergie supplémentaire, en imitant les fonctions synaptiques qui ont lieu dans le cerveau pendant le sommeil profond, lorsque le traitement de l’information peut continuer sans appliquer aucun signal externe.
Journal de référence:
- 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. Contrôle de tension stimulé et post-stimulé en fonction de la fréquence du magnétisme dans les nitrures de métaux de transition : vers une magnéto-ionique inspirée du cerveau. Horizons de matériaux, 2022. DOI : 10.1039/D2MH01087A
