Um novo paradigma de computação chamado computação neuromórfica imita as funções sinápticas essenciais dos neurônios para simular o comportamento cerebral. Plasticidade neuronal, ligada à aprendizagem e à memória, é uma dessas funções. Essa plasticidade permite que os neurônios armazenem informações ou as esqueçam dependendo da duração e da frequência dos impulsos elétricos que os ativam.
Materiais memresistivos, ferroelétricos, materiais com memória de mudança de fase, isolantes topológicos e, mais recentemente, materiais magneto-iônicos destacam-se entre os materiais que se assemelham sinapses de neurônios. Neste último, a aplicação de um campo elétrico faz com que os íons sejam deslocados dentro do material, alterando as características magnéticas da substância.
Embora a modulação do magnetismo nestes materiais quando um campo elétrico é aplicado seja bem compreendida, é um desafio controlar a evolução das características magnéticas quando a tensão cessa (ou seja, a evolução após o estímulo). Isto torna difícil replicar alguns processos inspirados no cérebro, como manter a aprendizagem eficaz mesmo quando o cérebro está num estado de sono profundo (ou seja, sem estimulação externa).
Em um novo estudo, cientistas da Ltd. Departamento de Física Jordi Sort e Enric Menéndez, em colaboração com o ALBA Synchrotron, o Instituto Catalão de Nanociências e Nanotecnologia (ICN2) e o ICMAB, propuseram uma nova forma de controlar a evolução da magnetização tanto no estimulado como no pós- estados de estímulo.
Eles desenvolveram um material magnético capaz de imitar a forma como o cérebro armazena informações. Graças a este material é possível imitar as sinapses dos neurônios e imitar, pela primeira vez, o aprendizagem que ocorre durante o sono profundo.
Os cientistas desenvolveram o material com base em uma fina camada de mononitreto de cobalto (CoN) onde, através da aplicação de um campo elétrico, pode-se controlar o acúmulo de íons N na interface entre a camada e um eletrólito líquido no qual a camada foi colocada.
O professor pesquisador do ICREA, Jordi Sort, e o professor Enric Menéndez, da Serra Húnter Tenure, disseram: “O novo material trabalha com movimento de íons controlado por tensão elétrica, de forma análoga ao nosso cérebro, e em velocidades semelhantes às produzidas nos neurônios, da ordem de milissegundos. Desenvolvemos uma sinapse artificial que no futuro poderá ser a base de um novo paradigma computacional, alternativo ao utilizado pelos computadores atuais.”
Através da aplicação de pulsos de tensão foi possível emular, de forma controlada, processos como memória, processando informação, recuperação de informações e, pela primeira vez, atualização controlada de informações sem tensão aplicada.
A espessura da camada de mononitreto de cobalto, que controla a rapidez com que os íons se movem, e a frequência do pulso foram alteradas para realizar esse controle.
A disposição do material permite que as propriedades magnetoiônicas sejam controladas não apenas quando a tensão é aplicada, mas também, pela primeira vez, quando a tensão é removida. Uma vez desaparecido o estímulo de tensão externa, a magnetização do sistema pode ser reduzida ou aumentada, dependendo da espessura do material e do protocolo de como a tensão foi aplicada anteriormente.
Uma ampla gama de novas funções de computação neuromórfica é agora possível devido a este novo resultado. Ele fornece uma nova função lógica que, por exemplo, torna possível simular a aprendizagem neuronal após a estimulação cerebral enquanto dormimos profundamente. Outros tipos de materiais neuromórficos atualmente no mercado não conseguem replicar essas capacidades.
Jordi Sort e Enric Menendez dito, “Quando a espessura da camada de mononitreto de cobalto é inferior a 50 nanômetros, e com uma tensão aplicada a uma frequência superior a 100 ciclos por segundo, conseguimos emular uma função lógica adicional: uma vez aplicada a tensão, o dispositivo pode ser programado aprender ou esquecer, sem a necessidade de qualquer entrada adicional de energia, imitando as funções sinápticas que ocorrem no cérebro durante o sono profundo, quando o processamento da informação pode continuar sem aplicar qualquer sinal externo.”
Jornal de referência:
- 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. Controle de tensão estimulada e pós-estimulada dependente de frequência do magnetismo em nitretos de metais de transição: em direção à magneto-iônica inspirada no cérebro. Horizontes de materiais, 2022. DOI: 10.1039/D2MH01087A
