Pesquisadores do Instituto de Física e Tecnologia de Moscou criaram um dispositivo que atua como uma sinapse no cérebro vivo, armazenar informações e gradualmente esquecê-las quando não for acessado por um longo tempo. Conhecido como memristor de segunda ordem, o novo dispositivo é baseado em óxido de háfnio e oferece perspectivas para o desenvolvimento de neurocomputadores analógicos que imitam a maneira como um cérebro biológico aprende. As descobertas são relatadas em Materiais e interfaces aplicados ACS .

Neurocomputadores, que permitem a inteligência artificial, emular a função cerebral. Brains armazenam dados na forma de sinapses, uma rede de conexões entre neurônios. A maioria dos neurocomputadores tem uma arquitetura digital convencional e usa modelos matemáticos para invocar neurônios e sinapses virtuais.

Alternativamente, um componente eletrônico real no chip poderia representar cada neurônio e sinapse na rede. Essa abordagem chamada analógica tem o potencial de acelerar drasticamente os cálculos e reduzir os custos de energia.

O componente central de um hipotético neurocomputador analógico é o memristor. A palavra é uma mala de viagem de "memória" e "resistor, "que resume muito bem o que é:uma célula de memória atuando como um resistor. alta resistência codifica um zero, e a baixa resistência codifica um. Isso é análogo a como uma sinapse conduz um sinal entre dois neurônios (um), enquanto a ausência de sinapse resulta em nenhum sinal, um zero.

Mas há um problema:em um cérebro real, as sinapses ativas tendem a se fortalecer com o tempo, enquanto o oposto é verdadeiro para os inativos. Este fenômeno, conhecido como plasticidade sináptica, é uma das bases do aprendizado natural e da memória. Ele explica a biologia de estudar para um exame e por que nossas memórias raramente acessadas desaparecem.

Proposta em 2015, o memristor de segunda ordem é uma tentativa de reproduzir a memória natural, completo com plasticidade sináptica. O primeiro mecanismo para implementar isso envolve a formação de pontes condutoras nanométricas através do memristor. Embora inicialmente diminua a resistência, eles decaem naturalmente com o tempo, emulando o esquecimento.

"O problema com esta solução é que o dispositivo tende a mudar seu comportamento ao longo do tempo e quebra após operação prolongada, "disse o principal autor do estudo, Anastasia Chouprik do Laboratório de Sistemas de Neurocomputação do MIPT. "O mecanismo que usamos para implementar a plasticidade sináptica é mais robusto. Na verdade, depois de mudar o estado do sistema 100 bilhões de vezes, ainda estava operando normalmente, então meus colegas pararam o teste de resistência. "

Em vez de nanobridges, a equipe do MIPT confiou no óxido de háfnio para imitar a memória natural. Este material é ferroelétrico:sua distribuição de carga interna, a polarização elétrica, mudanças em resposta a um campo elétrico externo. Se o campo for removido, o material retém sua polarização adquirida, a maneira como um ferromagneto permanece magnetizado.

Os físicos implementaram seu memristor de segunda ordem como uma junção de túnel ferroelétrico - dois eletrodos intercalados com uma fina película de óxido de háfnio (fig. 1). O dispositivo pode ser alternado entre seus estados de baixa e alta resistência por meio de pulsos elétricos, que alteram a polarização do filme ferroelétrico e, portanto, sua resistência.

"O principal desafio que enfrentamos foi descobrir a espessura certa da camada ferroelétrica, "Chouprik acrescentou." Quatro nanômetros provaram ser ideais. Torne-o apenas um nanômetro mais fino, e as propriedades ferroelétricas se foram, enquanto um filme mais espesso é uma barreira muito larga para os elétrons passarem por um túnel. E é apenas a corrente de tunelamento que podemos modular mudando a polarização. "

O que dá ao óxido de háfnio uma vantagem sobre outros materiais ferroelétricos, como titanato de bário, é que ele já é usado pela tecnologia de silício atual. Por exemplo, A Intel fabrica microchips baseados em um composto de háfnio desde 2007. Isso torna a introdução de dispositivos baseados em háfnio como o memristor relatado nesta história muito mais fácil e barato do que aqueles que usam um material totalmente novo.

Em uma façanha de engenhosidade, os pesquisadores implementaram o "esquecimento" aproveitando os defeitos na interface entre o silício e o óxido de háfnio. Essas mesmas imperfeições costumavam ser vistas como um prejuízo para os microprocessadores baseados em háfnio, e os engenheiros tiveram que encontrar uma maneira de contorná-los incorporando outros elementos ao composto. Em vez de, a equipe MIPT explorou os defeitos, que fazem a condutividade do memristor diminuir com o tempo, apenas como memórias naturais.

Vitalii Mikheev, o primeiro autor do artigo, compartilharam os planos futuros da equipe:"Vamos examinar a interação entre os vários mecanismos que alternam a resistência em nosso memristor. Acontece que o efeito ferroelétrico pode não ser o único envolvido. Para melhorar ainda mais os dispositivos, teremos de distinguir entre os mecanismos e aprender a combiná-los. "

De acordo com os físicos, eles continuarão com a pesquisa fundamental sobre as propriedades do óxido de háfnio para tornar as células de memória de acesso aleatório não voláteis mais confiáveis. A equipe também está investigando a possibilidade de transferir seus dispositivos para um substrato flexível, para uso em eletrônica flexível.

Ano passado, os pesquisadores ofereceram uma descrição detalhada de como a aplicação de um campo elétrico a filmes de óxido de háfnio afeta sua polarização. É este mesmo processo que permite reduzir a resistência do memristor ferroelétrico, que emula o fortalecimento das sinapses em um cérebro biológico. A equipe também trabalha em sistemas de computação neuromórfica com arquitetura digital.