p Um par de cientistas de materiais e pesquisadores de engenharia da Northwestern University conduziu uma pesquisa sobre arquiteturas e dispositivos neuromórficos emergentes que podem ser habilitados pelo uso de nanomateriais. Em seu artigo publicado na revista Nature Nanotechnology , Vinod Sangwan e Mark Hersam descrevem os três principais tipos de nanomateriais que poderiam substituir os componentes muito maiores usados ​​atualmente em sistemas de computação. p Como Sangwan e Hersam observam, a tecnologia da computação está em uma encruzilhada. Os cientistas da computação e os usuários desejam uma continuação do progresso que ocorreu nas últimas décadas no futuro. Os dispositivos de hoje representam uma melhoria muito significativa em relação aos de apenas duas ou três décadas atrás. Mas há dois obstáculos principais no horizonte que impedirão essas melhorias no futuro:tamanho e poder.

p Os engenheiros estão se aproximando cada vez mais das limitações de tamanho físico dos chips de computador - a física determina que os microcircuitos só podem ser feitos de forma pequena. Isso significa que algo mais terá que substituí-los para que os computadores continuem avançando. A outra questão é a quantidade de energia que os computadores usam. Pesquisas anteriores mostraram que os tipos de redes neurais planejadas para o futuro requerem mais energia. Alguns estimaram que seria necessário mais do que está sendo produzido em todo o mundo hoje. Neste novo esforço, os pesquisadores abordam o segundo problema e sugerem que a resposta está em fazer computadores usando nanomateriais. Eles passam a conduzir uma pesquisa de tais dispositivos e arquiteturas que são atualmente o foco dos esforços de pesquisa.

p Para realizar sua pesquisa, os pesquisadores dividem o que eles descrevem como dispositivos neuromórficos por três tipos de nanomateriais:dimensão zero, unidimensional e bidimensional. Eles observam que cada um tem suas vantagens e desvantagens, tais como as propriedades ópticas de sistemas fotônicos 0D e a semelhança de nanomateriais 1-D com axônios tubulares. Mesmo o maior do grupo, nanomateriais bidimensionais, pode ser usado para coisas como resistores sinápticos ou como a estrutura para chips de memória multinível. Eles também observam que todos os três tipos de nanomateriais exibem plasticidade sináptica significativa, o que tornaria esses dispositivos mais próximos de imitar o cérebro humano. p © 2020 Science X Network