Нова обчислювальна парадигма під назвою нейроморфні обчислення імітує основні синаптичні функції нейронів для імітації поведінки мозку. Нейрональна пластичність, пов’язана з навчанням і пам’яттю, є однією з цих функцій. Ця пластичність дозволяє нейронам зберігати або забувати інформацію залежно від тривалості та частоти електричних імпульсів, які їх активують.
Серед матеріалів, які нагадують синапси нейронів. В останньому прикладення електричного поля викликає зміщення іонів усередині матеріалу, змінюючи магнітні характеристики речовини.
Хоча модуляція магнетизму в цих матеріалах під час застосування електричного поля добре зрозуміла, важко контролювати еволюцію магнітних характеристик після припинення напруги (тобто еволюцію після стимулу). Це ускладнює відтворення деяких інспірованих мозком процесів, наприклад, ефективне навчання, навіть коли мозок перебуває в стані глибокого сну (тобто без зовнішньої стимуляції).
У новому дослідженні вчені з UAB Відділ фізики Жорді Сорт і Енрік Менендес у співпраці з ALBA Synchrotron, Каталонським інститутом нанонауки та нанотехнологій (ICN2) і ICMAB запропонували новий спосіб контролювати еволюцію намагніченості як у стимульованому, так і в пост- стимульні стани.
Вони розробили магнітний матеріал, здатний імітувати те, як мозок зберігає інформацію. Завдяки цьому матеріалу стало можливим імітувати синапси нейронів і вперше імітувати навчання, яке відбувається під час глибокого сну.
Вчені розробили матеріал на основі тонкого шару мононітриду кобальту (CoN), де, застосовуючи електричне поле, можна контролювати накопичення іонів азоту на межі розділу між шаром і рідким електролітом, у який поміщено шар.
Професор-дослідник ICREA Джорді Сорт і професор Серра Хантер Енрік Менендес сказали: «Новий матеріал працює з рухом іонів, керованим електричною напругою, аналогічно нашому мозок, і зі швидкістю, подібною до тієї, що виробляється в нейронах, порядку мілісекунд. Ми розробили штучний синапс, який у майбутньому може стати основою нової обчислювальної парадигми, альтернативної тій, що використовується в сучасних комп’ютерах».
Застосовуючи імпульси напруги, стало можливим емулювати керованим способом такі процеси, як пам’ять, інформація обробляється, пошук інформації та, вперше, контрольоване оновлення інформації без напруги.
Для здійснення цього контролю було змінено товщину шару мононітриду кобальту, яка контролює швидкість руху іонів, і частоту імпульсів.
Розташування матеріалу дозволяє контролювати магнітоіонні властивості не тільки під час подачі напруги, але також, вперше, коли напруга знята. Після того, як зовнішня стимуляція напруги зникає, намагніченість системи можна зменшити або збільшити, залежно від товщини матеріалу та протоколу попереднього прикладення напруги.
Завдяки цьому новому результату тепер можливий широкий спектр нових нейроморфних обчислювальних функцій. Він забезпечує нову логічну функцію, яка, наприклад, дає змогу імітувати навчання нейронів після стимуляції мозку, коли ми глибоко спимо. Інші види нейроморфних матеріалів, які зараз є на ринку, не можуть відтворити ці можливості.
Жорді Сорт і Енрік Менендес сказав, «Коли товщина шару мононітриду кобальту становить менше 50 нанометрів, а напруга подається з частотою понад 100 циклів на секунду, нам вдалося емулювати додаткову логічну функцію: як тільки напруга подається, пристрій можна запрограмувати. навчитися або забути, без потреби в будь-якому додатковому введенні енергії, імітуючи синаптичні функції, які відбуваються в мозку під час глибокого сну, коли обробка інформації може тривати без застосування будь-якого зовнішнього сигналу».
Довідка з журналу:
- Чженвей Тан, Юліус де Рохас, Софія Мартінс, Айтор Лопеандіа, Альберто Кінтана, Маттео Чіалоне, Хав'єр Ерреро-Мартін, Йохан Мершаут, Андре Вантомм, Хосе Л. Коста-Крамер, Хорді Сорт, Енрік Менендес. Частотно-залежне стимульоване та постстимульоване керування напругою магнетизму в нітридах перехідних металів: до магнітоіоніки, натхненної мозком. Матеріали Горизонти, 2022. DOI: 10.1039/D2MH01087A
