Il materiale consente di emulare le sinapsi dei neuroni e imitare, per la prima volta, l’apprendimento che si verifica durante il sonno profondo.

 

 

 

I ricercatori dell’Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) hanno sviluppato un materiale magnetico in grado di imitare il modo in cui il cervello memorizza le informazioni.

Il materiale consente di emulare le sinapsi dei neuroni e imitare, per la prima volta, l’apprendimento che si verifica durante il sonno profondo.

Il calcolo neuromorfico è un nuovo paradigma di calcolo in cui il comportamento del cervello viene emulato imitando le principali funzioni sinaptiche dei neuroni.

Tra queste funzioni c’è la plasticità neuronale: la capacità di memorizzare informazioni o dimenticarle a seconda della durata e della ripetizione degli impulsi elettrici che stimolano i neuroni, una plasticità che sarebbe legata all’apprendimento e alla memoria.

Tra i materiali che imitano le sinapsi dei neuroni, spiccano materiali memresistivi, ferroelettrici, materiali a memoria a cambiamento di fase, isolanti topologici e, più recentemente, materiali magneto-ionici.

In quest’ultimi, i cambiamenti nelle proprietà magnetiche sono indotti dallo spostamento di ioni all’interno del materiale causato dall’applicazione di un campo elettrico.

In questi materiali è ben noto come il magnetismo sia modulato quando si applica il campo elettrico, ma l’evoluzione delle proprietà magnetiche quando la tensione viene fermata (cioè l’evoluzione dopo lo stimolo) è difficile da controllare.

Ciò rende complicato emulare alcune funzioni ispirate al cervello, come mantenere l’efficienza dell’apprendimento che avviene anche mentre il cervello è in uno stato di sonno profondo (cioè senza stimolazione esterna).

Questo studio, condotto dai ricercatori del Dipartimento di Fisica dell’UAB Jordi Sort e Enric Menéndez, in collaborazione con il Sincrotrone ALBA, l’Istituto Catalano di Nanoscienze e Nanotecnologie (ICN2) e l’ICMAB, propone un nuovo modo di controllare l’evoluzione della magnetizzazione sia negli stati stimolati che in quelli post-stimolo.

I ricercatori hanno sviluppato un materiale basato su un sottile strato di mononitruro di cobalto (CoN) dove, applicando un campo elettrico, è possibile controllare l’accumulo di ioni si azoto (N) all’interfaccia tra lo strato e un elettrolita liquido in cui lo strato è stato posizionato.

“Il nuovo materiale funziona con il movimento di ioni controllati dalla tensione elettrica, in modo analogo al nostro cervello, e a velocità simili a quelle prodotte nei neuroni, dell’ordine di millisecondi”, spiegano il professore di ricerca ICREA Jordi Sort e il professore di Serra Húnter Tenure-track Enric Menéndez.

“Abbiamo sviluppato una sinapsi artificiale che in futuro potrebbe essere la base di un nuovo paradigma informatico, alternativo a quello utilizzato dai computer attuali”, sottolineano Sort e Menéndez.

Applicando impulsi di tensione, è stato possibile emulare, in modo controllato, processi come la memoria, l’elaborazione delle informazioni, il recupero delle informazioni e, per la prima volta, l’aggiornamento controllato delle informazioni senza tensione applicata.

Questo controllo è stato ottenuto modificando lo spessore degli strati di mononitruro di cobalto (che determina la velocità del movimento degli ioni) e la frequenza degli impulsi. La disposizione del materiale consente di controllare le proprietà magnetioniche non solo quando viene applicata la tensione ma anche, per la prima volta, quando la tensione viene rimossa.

Una volta che lo stimolo di tensione esterna scompare, la magnetizzazione del sistema può essere ridotta o aumentata, a seconda dello spessore del materiale e di come la tensione è stata precedentemente applicatad.

Questo nuovo effetto apre tutta una serie di opportunità per nuove funzioni di calcolo neuromorfico. Offre una nuova funzione logica che consente, ad esempio, la possibilità di imitare l’apprendimento neurale che si verifica dopo la stimolazione cerebrale, quando dormiamo profondamente. Questa funzionalità non può essere emulata da nessun altro tipo di materiali neuromorfici esistenti.

“Quando lo spessore dello strato di mononitruro di cobalto è inferiore a 50 nanometri e con una tensione applicata ad una frequenza superiore a 100 cicli al secondo, siamo riusciti ad emulare una funzione logica aggiuntiva: una volta applicata la tensione, il dispositivo può essere programmato per imparare o dimenticare, senza la necessità di alcun ulteriore input di energia, imitando le funzioni sinaptiche che si svolgono nel cervello durante il sonno profondo, quando l’elaborazione delle informazioni può continuare senza applicare alcun segnale esterno”, sottolineano Jordi Sort e Enric Menendez.

 

 

 



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