Los físicos crean un dispositivo que puede 'olvidar' recuerdos, al igual que un cerebro humano


El cerebro es la mejor máquina de computación, por lo que no es de extrañar que los investigadores estén ansiosos por probar y emularlo. Ahora, una nueva investigación ha dado un paso intrigante en esa dirección: un dispositivo que puede 'olvidar' los recuerdos, al igual que nuestros cerebros.

Se llama de segundo orden. memristor (una mezcla de "memoria" y "resistencia"). El diseño inteligente imita un cerebro humano. sinapsis en la forma en que recuerda la información, luego la pierde gradualmente si no se accede a ella durante un período prolongado de tiempo.

Si bien el memristor no tiene mucho uso práctico en este momento, eventualmente podría ayudar a los científicos a desarrollar un nuevo tipo de neurocomputadora, la base de los sistemas de inteligencia artificial, que cumple algunas de las mismas funciones que un cerebro.

En una llamada neurocomputadora analógica, los componentes electrónicos en chip (como el memristor) podrían asumir el papel de neuronas y sinapsis individuales. Eso podría reducir los requisitos de energía de la computadora y acelerar los cálculos al mismo tiempo.

En este momento, los neurocomputadores analógicos son hipotéticos, porque necesitamos descubrir cómo la electrónica puede imitar plasticidad sinaptica – la forma en que las sinapsis cerebrales activas se fortalecen con el tiempo y las inactivas se debilitan. Es por eso que podemos conservar algunos recuerdos mientras que otros se desvanecen, piensan los científicos.

Los intentos anteriores para producir memristors utilizaron puentes conductores de tamaño nanométrico que luego se deteriorarían con el tiempo, de la misma manera que los recuerdos podrían decaer en nuestras mentes.

"El problema con esta solución (memristor de primer orden) es que el dispositivo tiende a cambiar su comportamiento con el tiempo y se descompone después de una operación prolongada". dice la física Anastasia Chouprik, del Instituto de Física y Tecnología de Moscú (MIPT) en Rusia.

"El mecanismo que utilizamos para implementar la plasticidad sináptica es más robusto. De hecho, después de cambiar el estado del sistema 100 mil millones de veces, todavía funcionaba normalmente, por lo que mis colegas interrumpieron la prueba de resistencia".

En este caso, el equipo utilizó un ferroeléctrico

material llamado óxido de hafnio en lugar de nanobridas, con una polarización eléctrica que cambia en respuesta a un campo eléctrico externo. Significa que los impulsos eléctricos pueden establecer estados de resistencia baja y alta.

mímica cerebral 2Sinapsis (izquierda) vs memristor (derecha). (Elena Khavina / Oficina de prensa de MIPT)

Lo que hace que el óxido de hafnio sea ideal para esto, y lo coloca por delante de otros materiales ferroeléctricos, es que ya está siendo utilizado para construir microchips por compañías como Intel. Eso debería significar que es más fácil y económico introducir memristors si llega el momento de un neurocomputador analógico.

"El principal desafío al que nos enfrentamos fue determinar el espesor correcto de la capa ferroeléctrica". dice Chouprik. "Cuatro nanómetros demostraron ser ideales. Hágalo solo un nanómetro más delgado, y las propiedades ferroeléctricas desaparecerán, mientras que una película más gruesa es una barrera demasiado ancha para que los electrones entren en un túnel".

El "olvido" real se implementa a través de una imperfección que dificulta el desarrollo de los microprocesadores a base de hafnio: defectos en la interfaz entre el silicio y el óxido de hafnio. Estos mismos defectos permiten que la conductividad del memristor disminuya con el tiempo.

Es un comienzo prometedor, pero aún queda un largo camino por recorrer: estas celdas de memoria aún necesitan ser más confiables, por ejemplo. El equipo también quiere investigar cómo se podría incorporar su nuevo dispositivo a la electrónica flexible.

"Vamos a analizar la interacción entre los diversos mecanismos que cambian la resistencia en nuestro memristor". dice el físico Vitalii Mikheev, de MIPT.

"Resulta que el efecto ferroeléctrico puede no ser el único involucrado. Para mejorar aún más los dispositivos, tendremos que distinguir entre los mecanismos y aprender a combinarlos".

La investigación ha sido publicada en Materiales aplicados e interfaces ACS.

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