O cérebro requer surpreendentemente pouca energia para se adaptar ao ambiente para aprender, fazer reconhecimentos ambíguos, têm grande capacidade de reconhecimento e inteligência, e realizar processamento de informações complexas.

As duas características principais dos circuitos neurais são a "capacidade de aprendizagem das sinapses" e os "impulsos ou picos nervosos". Conforme a ciência do cérebro avança, estrutura do cérebro foi gradualmente esclarecida, mas é muito complicado para emular completamente. Os cientistas tentaram replicar a função cerebral usando circuitos neuromórficos simplificados e dispositivos que emulam uma parte dos mecanismos do cérebro.

No desenvolvimento de chips neuromórficos para replicar artificialmente os circuitos que imitam a estrutura e função do cérebro, as funções de geração e transmissão de picos espontâneos que imitam os impulsos nervosos (picos) ainda não foram totalmente utilizadas.

Um grupo conjunto de pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Kyushu e da Universidade de Osaka estudou o controle de retificação da corrente nas junções de várias moléculas e partículas absorvidas em nanotubos de carbono de parede única (SWNT), usando microscopia de força atômica condutiva (C-AFM), e descobriram que uma resistência diferencial negativa foi produzida em moléculas de polioxometalato (POM) absorvidas em SWNT. Isso sugere que um estado de desequilíbrio dinâmico instável ocorre nas junções moleculares.

Além disso, os pesquisadores criaram extremamente densos, dispositivos neuromórficos moleculares de rede SWNT / POM aleatórios, gerando picos espontâneos semelhantes aos impulsos nervosos dos neurônios (Figura 1).

p POM consiste em átomos de metal e átomos de oxigênio para formar uma estrutura tridimensional. (Figura 2) Ao contrário das moléculas orgânicas comuns, O POM pode armazenar cargas em uma única molécula. Neste estudo, pensava-se que a resistência diferencial negativa e a geração de pico da rede eram causadas pela dinâmica de carga de não-equilíbrio nas junções moleculares da rede.

Assim, o grupo de pesquisa conjunta liderado por Megumi Akai-Kasaya conduziu cálculos de simulação do modelo de rede molecular aleatório complexado com moléculas de POM, que são capazes de armazenar cargas elétricas, replicando picos gerados a partir da rede molecular aleatória. (Figura 3 à esquerda) Eles também demonstraram que esse modelo molecular muito provavelmente se tornaria um componente de dispositivos de computação de reservatório. A computação de reservatórios é antecipada como inteligência artificial (IA) de próxima geração. (Figura 3) Seus resultados de pesquisa foram publicados em Nature Communications .

"A importância de nosso estudo é que uma parte da função cerebral foi replicada por materiais nano-moleculares. Demonstramos a possibilidade de que a própria rede molecular aleatória pode se tornar IA neuromórfica, "diz o autor principal Hirofumi Tanaka.

Espera-se que as conquistas desse grupo contribuam muito para o desenvolvimento de dispositivos neuromórficos do futuro.