p Os pesquisadores estão sempre em busca de tecnologias aprimoradas, mas já existe o computador mais eficiente possível. Ele pode aprender e se adaptar sem a necessidade de programação ou atualização. Tem memória quase ilimitada, é difícil travar, e funciona em velocidades extremamente rápidas. Não é um Mac ou um PC; é o cérebro humano. E cientistas de todo o mundo querem imitar suas habilidades. p Laboratórios acadêmicos e industriais estão trabalhando para desenvolver computadores que operem mais como o cérebro humano. Em vez de operar como um convencional, sistema digital, esses novos dispositivos poderiam funcionar mais como uma rede de neurônios.

p "Os computadores são muito impressionantes em muitos aspectos, mas eles não são iguais à mente, "disse Mark Hersam, a cadeira Bette e Neison Harris em Excelência em Ensino na Escola de Engenharia McCormick da Northwestern University. "Os neurônios podem realizar cálculos muito complicados com um consumo de energia muito baixo em comparação com um computador digital."

p Uma equipe de pesquisadores da Northwestern, incluindo Hersam, deu um novo passo à frente na eletrônica que poderia trazer a computação semelhante ao cérebro para mais perto da realidade. O trabalho da equipe avança resistores de memória, ou "memristors, "que são resistores em um circuito que" lembram "quanta corrente passou por eles.

p A pesquisa é descrita na edição de 6 de abril da Nature Nanotechnology . Tobin Marks, o professor Vladimir N. Ipatieff de química catalítica, e Lincoln Lauhon, professor de ciência e engenharia de materiais, também são autores do artigo. Vinod Sangwan, um pós-doutorado co-aconselhado por Hersam, Marcas, e Lauhon, serviu como primeiro autor. Os co-autores restantes - Deep Jariwala, Em Soo Kim, e Kan-Sheng Chen - são membros do Hersam, Marcas, e / ou grupos de pesquisa Lauhon.

p "Memristors podem ser usados ​​como um elemento de memória em um circuito integrado ou computador, "Hersam disse." Ao contrário de outras memórias que existem hoje na eletrônica moderna, os memristores são estáveis ​​e lembram de seu estado, mesmo se você perder a energia. "

p Os computadores atuais usam memória de acesso aleatório (RAM), que se move muito rapidamente conforme o usuário trabalha, mas não retém dados não salvos se houver perda de energia. Pen drives, por outro lado, armazenam informações quando não estão energizados, mas funcionam muito mais devagar. Memristors pode fornecer uma memória que é o melhor dos dois mundos:rápida e confiável. Mas há um problema:os memristores são dispositivos eletrônicos de dois terminais, que pode controlar apenas um canal de tensão. Hersam queria transformá-lo em um dispositivo de três terminais, permitindo que seja usado em circuitos e sistemas eletrônicos mais complexos.

p Hersam e sua equipe venceram este desafio usando dissulfeto de molibdênio de camada única (MoS2), um atomicamente fino, semicondutor bidimensional de nanomateriais. Muito parecido com a forma como as fibras são organizadas na madeira, os átomos são organizados em uma determinada direção - chamados de "grãos" - dentro de um material. A folha de MoS2 que Hersam usou tem um limite de grão bem definido, que é a interface onde dois grãos diferentes se juntam.

p "Porque os átomos não estão na mesma orientação, existem ligações químicas não satisfeitas nessa interface, "Hersam explicou." Esses limites de grãos influenciam o fluxo da corrente, para que possam servir como meio de sintonizar a resistência. "

p Quando um grande campo elétrico é aplicado, a fronteira do grão literalmente se move, causando uma mudança na resistência. Ao usar MoS2 com este defeito de contorno de grão em vez da estrutura típica de metal-óxido-metal memristor, a equipe apresentou um novo dispositivo memristivo de três terminais que é amplamente ajustável com um eletrodo de porta.

p "Com um memristor que pode ser ajustado com um terceiro eletrodo, temos a possibilidade de realizar uma função que você não poderia realizar anteriormente, "Disse Hersam." Um memristor de três terminais foi proposto como um meio de realizar a computação semelhante ao cérebro. Agora estamos explorando ativamente essa possibilidade em laboratório. "