I memristor nanofluidici calcolano in circuiti logici ispirati al cervello – Physics World

I ricercatori dell'EPFL di Losanna, in Svizzera, hanno sviluppato un memristor che utilizza i cambiamenti nelle concentrazioni di ioni e le deformazioni meccaniche per immagazzinare informazioni. Collegando due di questi dispositivi, i ricercatori hanno creato il primo circuito logico basato su componenti nanofluidici. Il nuovo memristor potrebbe rivelarsi utile per il calcolo neuromorfico, che cerca di imitare il cervello utilizzando componenti elettronici.

Negli organismi viventi, le architetture neurali si basano su flussi di ioni che passano attraverso minuscoli canali per regolare la trasmissione delle informazioni attraverso le sinapsi che collegano un neurone all'altro. Questo approccio ionico è diverso dai migliori sistemi neurali artificiali, che utilizzano correnti di elettroni per imitare queste sinapsi. La costruzione di reti neurali nanofluidiche artificiali potrebbe fornire un’analogia più stretta con i sistemi neurali reali e potrebbe anche essere più efficiente dal punto di vista energetico.

Un memristor è un elemento circuitale con una resistenza (e conduttanza) che dipende dalla corrente che lo ha precedentemente attraversato, il che significa che il dispositivo può memorizzare informazioni. Il memristor è stato proposto per la prima volta nel 1971 e da allora i ricercatori hanno avuto un successo limitato nella creazione di dispositivi pratici. I memristor sono di grande importanza per il calcolo neuromorfico, perché possono imitare la capacità delle sinapsi biologiche di immagazzinare informazioni.

In questa ultima ricerca, EPFL Théo Emmerich, Aleksandra Radenovic e i loro colleghi hanno realizzato i loro memristor nanofluidici utilizzando una bolla liquida che si espande o si contrae quando correnti di ioni solvatati fluiscono dentro o fuori da essa, modificandone la conduttanza.

Iconico e ionico

Nel 2023, i ricercatori hanno compiuto un passo significativo verso il calcolo neuromorfico basato sugli ioni quando hanno scoperto gli effetti di memoria in due dispositivi nanofluidici che regolavano il trasporto degli ioni attraverso i canali su scala nanometrica. Quando sottoposti a una tensione variabile nel tempo, questi dispositivi mostravano un cambiamento ritardato di corrente e conduttanza. Questo è il caratteristico ciclo di isteresi "pizzicato" di un memristor. Tuttavia, i sistemi avevano prestazioni di memoria deboli ed erano delicati da fabbricare. Inoltre, il meccanismo responsabile dell’effetto memoria non era chiaro.

Ma questo non ha scoraggiato il team dell’EPFL, come spiega Emmerich: “Volevamo mostrare come questo campo nascente potrebbe essere complementare alla nanoelettronica e potrebbe portare in futuro ad applicazioni informatiche nel mondo reale”.

Per creare il loro dispositivo, i ricercatori dell'EPFL hanno fabbricato una membrana di nitruro di silicio di 20 micron per 20 micron sopra un chip di silicio, con un poro di 100 nm di diametro al centro. Su questo chip hanno depositato isole di palladio del diametro di 10 nm attorno alle quali il fluido poteva scorrere, utilizzando tecniche di deposizione evaporativa. Infine, hanno aggiunto uno strato di grafite spesso 50-150 nm, per creare canali che conducevano al poro.

Piccola vescica

Immergendo il dispositivo in una soluzione elettrolitica e applicando una tensione positiva (0.4-1.0 V), i ricercatori hanno osservato la formazione di una bolla su scala micron tra il nitruro di silicio e la grafite sopra il poro centrale. Conclusero che gli ioni viaggiavano attraverso i canali e convergevano al centro, aumentando lì la pressione e portando alla formazione di vesciche. Questo blister ha agito come un “cortocircuito” resistivo che ha aumentato la conduttanza del dispositivo, ponendolo nello stato “on”. Dopo aver applicato una tensione negativa della stessa entità, il blister si è sgonfiato e la conduttanza è diminuita, ponendo il dispositivo nello stato “spento”.

Poiché dopo l'interruzione della tensione il blister impiegava tempo a sgonfiarsi, il dispositivo ricordava il suo stato precedente. "La nostra osservazione ottica ha mostrato l'origine meccano-ionica della memoria", afferma l'EPFL Nathan Ronceray.

Le misurazioni della corrente che scorre attraverso il dispositivo prima e dopo il ripristino della tensione hanno mostrato che il dispositivo funzionava con un rapporto di conduttanza fino a 60 su una scala temporale di 1–2 s, indicando un effetto memoria due ordini di grandezza maggiore rispetto ai progetti precedenti. Emmerich aggiunge: “Questa è la prima volta che osserviamo un comportamento memristivo così forte in un dispositivo nanofluidico, che ha anche un processo di fabbricazione scalabile”.

Per creare un circuito logico, il team ha collegato due dei propri dispositivi in ​​parallelo a un resistore elettronico variabile. Entrambi i dispositivi comunicavano quindi insieme attraverso questo resistore per ottenere un'operazione logica. In particolare, la commutazione di un dispositivo è stata guidata dallo stato di conduttanza dell'altro.

Comunicazione logica

Finora, spiega Emmerich, i dispositivi nanofluidici sono stati utilizzati e misurati indipendentemente gli uni dagli altri. Aggiunge che i nuovi dispositivi “possono ora comunicare per realizzare calcoli logici”.

Iris Agresti, che sta sviluppando memristor quantistici presso l'Università di Vienna, afferma che, sebbene non si tratti della prima implementazione di un memristor nanofluidico, la novità sta mostrando come è possibile collegare più dispositivi per eseguire operazioni controllate. "Ciò implica che il comportamento di uno dei dispositivi dipende dall'altro", afferma.

Il memristore quantistico apre la strada al calcolo quantistico neuromorfico

Il prossimo passo, dicono i ricercatori dell’EPFL, è costruire reti neurali nanofluidiche in cui le unità memristive sono collegate insieme a canali d’acqua. L'obiettivo è creare circuiti in grado di eseguire semplici compiti di calcolo come il riconoscimento di modelli o la moltiplicazione di matrici. "Sogniamo di costruire computer elettrolitici in grado di eseguire calcoli con le loro controparti elettroniche", afferma Radenovic.

Si tratta di un obiettivo ambizioso e a lungo termine. Ma un simile approccio presenta due vantaggi chiave rispetto all’elettronica. In primo luogo, i sistemi eviterebbero il surriscaldamento tipicamente associato ai cavi elettrici, poiché utilizzerebbero acqua sia come cavi che come refrigerante. In secondo luogo, potrebbero trarre vantaggio dall’utilizzo di ioni diversi per eseguire compiti completi alla pari con gli organismi viventi. Inoltre, afferma Agresti, le reti neurali artificiali con componenti nanofluidici promettono un minore consumo energetico.

Yanbo Xie, esperto di nanofluidica presso Northwestern Polytechnical University in Cina, sottolinea che il memristor è un componente critico per un chip di computer neuromorfico e svolge un ruolo simile a quello di un transistor in una CPU. Il circuito logico dell’EPFL potrebbe essere “un elemento fondamentale per le future macchine informatiche acquose”, afferma. Juan Bisquert un fisico applicato dell'Università Giacomo I di Castello, in Spagna, è d'accordo. I dispositivi “mostrano una risposta robusta”, afferma, e combinandoli per implementare un’operazione logica booleana “apre la strada a sistemi neuromorfici basati su circuiti completamente liquidi”.

L'opera è descritta in Elettronica per la natura.

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• Fonte: https://physicsworld.com/a/nanofluidic-memristors-compute-in-brain-inspired-logic-circuits/