Программируемые 2D-наноканалы реализуют память, подобную мозгу
Исследователи из Национального института графена Манчестерского университета создали новый класс программируемых наножидкостных мемристоров, имитирующих функции памяти человеческого мозга, что открывает путь для нейроморфных вычислений следующего поколения.
В исследовании, опубликованном в Nature Communications, учёные продемонстрировали, как двумерные (2D) наноканалы можно настроить для проявления всех четырёх теоретически предсказанных типов мемристивного поведения — чего ранее не удавалось достичь в одном устройстве.
Четыре режима памяти в одном устройстве
Исследование показывает, что, настраивая такие параметры, как состав электролита, pH, частота напряжения и геометрия канала, одно и то же наножидкостное устройство может переключаться между четырьмя различными стилями петли памяти: двумя "пересекающимися" и двумя "непересекающимися". Эти петли соответствуют различным механизмам памяти, включая ион-ионное взаимодействие, адсорбцию/десорбцию ионов на поверхностный заряд, инверсию поверхностного заряда и концентрационную поляризацию ионов.
«Это первый случай, когда все четыре типа мемристоров наблюдались в одном устройстве, — сказала профессор Радха Бойя, старший автор исследования. — Это показывает замечательную настраиваемость наножидкостных систем и их потенциал для воспроизведения сложного поведения, подобного мозгу».
Имитация синапсов мозга
Устройства также демонстрируют как кратковременную, так и долговременную память, подобно биологическим синапсам. Это динамическое управление продолжительностью памяти имеет решающее значение для разработки нейроморфных систем, способных адаптироваться и обучаться.
Например, устройства могут «забывать» информацию со временем или сохранять её в течение дней в зависимости от приложенного напряжения и условий электролита.
Команда смоделировала кратковременную синаптическую депрессию — процесс, при котором последовательные нейронные сигналы снижают силу ответа, если не дать достаточно времени на восстановление. В наноканалах аналогичный эффект возникает из-за ионных взаимодействий, которым требуется время для релаксации.
Минимальная модель и большой шаг вперёд
Для объяснения наблюдаемого поведения команда разработала минимальную теоретическую модель, которая включает ион-ионные взаимодействия, поверхностную адсорбцию и эффекты входа в канал. Модель успешно воспроизводит все четыре типа мемристивных петель, предлагая единую основу для понимания и проектирования будущих наножидкостных систем памяти.
«Эта работа представляет собой большой скачок в нашем понимании ионной памяти, — сказал ведущий автор исследования доктор Абдулгани Исмаил. — Она открывает захватывающие возможности для низкоэнергетических адаптивных вычислительных систем, которые работают больше как человеческий мозг».
Используя уникальные свойства 2D-материалов (таких как MoS₂ и hBN) и жидкостного ионного транспорта, исследователи представляют новый класс переконфигурируемых, энергоэффективных вычислительных устройств, способных к обучению и принятию решений в реальном времени, с широкими последствиями для искусственного интеллекта, робототехники и биоэлектроники.