Ett nytt datorparadigm som kallas neuromorphic computing imiterar de väsentliga synaptiska funktionerna hos neuroner för att simulera hjärnans beteende. Neuronal plasticitet, kopplat till inlärning och minne, är en av dessa funktioner. Denna plasticitet tillåter neuroner att lagra information eller glömma den beroende på längden och frekvensen av elektriska impulser som aktiverar dem.
Memresistiva material, ferroelektrik, fasförändringsminnesmaterial, topologiska isolatorer och, på senare tid, magneto-joniska material utmärker sig bland de material som liknar neuronsynapser. I den senare orsakar applicering av ett elektriskt fält att jonerna förskjuts inuti materialet, vilket förändrar ämnets magnetiska egenskaper.
Även om moduleringen av magnetism i dessa material när ett elektriskt fält appliceras är välkänd, är det utmanande att kontrollera utvecklingen av magnetiska egenskaper när spänningen upphör (dvs. utvecklingen efter stimulansen). Detta gör det svårt att replikera vissa hjärninspirerade processer, som att hålla inlärningen effektivt även när hjärnan är i ett djupsömntillstånd (dvs utan extern stimulering).
I en ny studie, forskare från Ltd Institutionen för fysik Jordi Sort och Enric Menéndez, i samarbete med ALBA Synchrotron, Catalan Institute of Nanoscience and Nanotechnology (ICN2), och ICMAB, föreslog ett nytt sätt att kontrollera utvecklingen av magnetisering både i den stimulerade och i post- stimulustillstånd.
De har utvecklat ett magnetiskt material som kan imitera hur hjärnan lagrar information. Tack vare detta material är det möjligt att imitera neurons synapser och härma, för första gången, lärande som sker under djup sömn.
Forskare utvecklade materialet baserat på ett tunt lager av koboltmononitrid (CoN) där man, genom att applicera ett elektriskt fält, kan kontrollera ansamlingen av N-joner i gränsytan mellan lagret och en flytande elektrolyt som lagret har placerats i.
ICREA forskningsprofessor Jordi Sort och Serra Húnter Tenure-track professor Enric Menéndez sa, "Det nya materialet fungerar med jonernas rörelse som styrs av elektrisk spänning, på ett sätt som är analogt med vårt hjärna, och med hastigheter liknande de som produceras i neuroner, i storleksordningen millisekunder. Vi har utvecklat en artificiell synaps som i framtiden kan vara grunden för ett nytt datorparadigm, alternativ till det som används av nuvarande datorer.”
Genom att applicera spänningspulser har det varit möjligt att på ett kontrollerat sätt emulera processer som minne, informationsbearbetning, informationshämtning och, för första gången, kontrollerad uppdatering av information utan pålagd spänning.
Koboltmononitridskiktets tjocklek, som styr hur snabbt jonerna rör sig, och pulsfrekvensen ändrades för att åstadkomma denna kontroll.
Arrangemanget av materialet gör att de magnetojoniska egenskaperna kan styras inte bara när spänningen appliceras utan också, för första gången, när spänningen tas bort. När den externa spänningsstimulansen försvinner kan magnetiseringen av systemet minskas eller ökas, beroende på materialets tjocklek och protokollet för hur spänningen tidigare har applicerats.
Ett brett utbud av nya neuromorfa beräkningsfunktioner är nu möjliga på grund av detta nya resultat. Det ger en ny logisk funktion som till exempel gör det möjligt att simulera neuronal inlärning efter hjärnstimulering medan vi sover djupt. Andra typer av neuromorfa material som för närvarande finns på marknaden kan inte replikera dessa förmågor.
Jordi Sort och Enric Menendez sade, "När tjockleken på koboltmononitridskiktet är under 50 nanometer, och med en spänning som appliceras vid en frekvens som är större än 100 cykler per sekund, har vi lyckats emulera en ytterligare logisk funktion: när spänningen är applicerad kan enheten programmeras att lära sig eller att glömma, utan behov av någon extra energiinsats, att efterlikna de synaptiska funktionerna som äger rum i hjärnan under djup sömn, när informationsbehandlingen kan fortsätta utan att applicera någon extern signal."
Tidskriftsreferens:
- 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. Frekvensberoende stimulerad och poststimulerad spänningskontroll av magnetism i övergångsmetallnitrider: mot hjärninspirerad magnetojonik. Materialhorisonter2022. DOI: 10.1039/D2MH01087A
