Memristoren, ein Begriff, der die Wörter Speicher und Widerstand kombiniert, beziehen sich auf die Klasse innovativer elektrischer Schaltkreise, die Widerstände aufgrund ihrer Fähigkeit zum Abrufen von Ladungen und ihrer nichtflüchtigen Eigenschaften unterstützen.
Jetzt entwickeln Forscher der University of Michigan UM einen Memristor, der das Verhalten von Synapsen nachahmen kann.
Sie schließen sich der Gesellschaft anderer Wissenschaftler an, die Memristoren oder künstliche Intelligenzsysteme entwickeln, die nach dem Vorbild von Replikation der Nerven- oder Gehirnfunktion .
Synaptische Lücken bieten ein Modell
Um ihre Ergebnisse zu erzielen, verwendete das Team eine zweidimensionale Schichttechnik mit dem vielversprechenden Halbleiter, bekannt als Molybdändisulfid . Dann führten sie den Schritt des Anordnens von Lithiumionen zwischen den zwischen den Schichten vorhandenen Lücken ein.
Die Lithiumionen können innerhalb der Schicht leicht neu angeordnet werden, indem sie mit einem elektrischen Feld verschoben werden. Dies ändert die Größe der Bereiche, die nach und nach Elektrizität leiten, und steuert dadurch die Leitfähigkeit des Geräts.
„Da wir die Bulk-Eigenschaften des Films ändern, ist die Leitfähigkeitsänderung viel allmählicher und viel kontrollierbarer“, Professor für Elektrotechnik und Computertechnik an UM und leitender Autor der Studie, Wei Lu sagte .
Die Ergebnis Die Methode "erleichtert die kontrollierte Ionenmigration und die effiziente Ionenkopplung zwischen Geräten". Das relativ vereinfachte und verkleinerte Gerät bot dem Team eine Möglichkeit, das Problem zu umgehen, sich auf zu komplizierte Schaltkreise zu verlassen, um die gleichen Ergebnisse zu erzielen.
Diese Innovation in Bezug auf Effizienz ist das Herzstück des kollektiven Erfolgs des Teams in der Studie. Als Lu erklärt :
"Neurowissenschaftler haben argumentiert, dass Wettbewerbs- und Kooperationsverhalten zwischen Synapsen sehr wichtig sind. Unsere neuen memristiven Geräte ermöglichen es uns, ein originalgetreues Modell dieser Verhaltensweisen in einem Festkörpersystem zu implementieren."
Verknüpfen von Memristoren zum Erstellen eines 'synaptischen Netzwerks'
Ein weiterer Bereich, in dem sich die Arbeit des Teams auswirkt, ist die synaptische Zusammenarbeit. Synapsen im menschlichen Körper stärken und schwächen sich im Laufe der Zeit auf natürliche Weise und setzen dabei Proteine frei, die als plastizitätsbezogene Proteine bezeichnet werden.
Da die Arbeit auf der Nachahmung verschiedener Aspekte des synaptischen Verhaltens basiert, bot dies den Forschern ein neues Untersuchungsgebiet.
Um diese Theorie in ihrem eigenen Kontext zu testen, baute das Team ein Netzwerk von Memristoren auf, darunter vier Geräte und fanden heraus, dass, obwohl die Signalstärke variierte, Ionen - wie Proteine - erfolgreich zwischen den Geräten geteilt werden konnten, was eine Verbesserung der Effizienz bedeutet.
Weiterentwicklung der Forschung
Die nächsten Schritte für das Team umfassen die Erweiterung des Forschungsumfangs, um Anwendungen im Bereich zu entdecken. neuromorphes Rechnen ein spannendes Forschungsgebiet mit wichtigen Entwicklungen allein in diesem Jahr, beide in den Bereichen Supercomputer und supraleitende Schalter .
Diese Studie stellt eine perfekte Verbindung von neurowissenschaftlichen Konzepten und Elektrotechnik dar, wobei die Theorien des einen den anderen direkt informieren. Da sich die Fähigkeiten des Memristors weiterentwickeln, werden sich auch die wichtigen Verbindungen zwischen diesen beiden Disziplinen weiterentwickeln.
Details zur Studie erscheinen in einem Artikel betitelt "Ionenmodulation und ionische Kopplungseffekte in MoS2-Geräten für neuromorphes Rechnen", veröffentlicht am 17. Dezember im Naturmaterialien Tagebuch