A gauche :Une représentation simplifiée d'une petite partie du cerveau :les neurones reçoivent, traiter et transmettre des signaux via des synapses. A droite :un tableau croisé, qui est une architecture possible de la façon dont cela pourrait être réalisé avec des appareils. Les memristors, comme des synapses dans le cerveau, peuvent changer leur conductivité afin que les connexions puissent être affaiblies et renforcées. Crédit :groupe Spintronics of Functional Materials, Université de Groningue
Les bits informatiques sont binaires, avec une valeur de zéro ou un. Par contre, les neurones du cerveau peuvent avoir de nombreux états internes, en fonction de l'entrée qu'ils reçoivent. Cela permet au cerveau de traiter les informations de manière plus économe en énergie qu'un ordinateur. Les physiciens de l'Université de Groningen (UG) travaillent sur des memristors fabriqués à partir de titanate de strontium dopé au niobium, qui imitent la fonction des neurones. Leurs résultats ont été publiés dans le Journal de physique appliquée le 21 octobre.
la chercheuse de l'UG Anouk Goossens, le premier auteur de l'article, memristors testés en titanate de strontium dopé au niobium. La conductivité des memristors est contrôlée par un champ électrique de manière analogique :"Nous utilisons la capacité du système à commuter la résistance. En appliquant des impulsions de tension, nous pouvons contrôler la résistance, et en utilisant une basse tension, nous lisons le courant dans différents états. La force de l'impulsion détermine la résistance dans l'appareil. Nous avons montré qu'un rapport de résistance d'au moins 1000 est réalisable. Nous avons ensuite mesuré ce qui s'est passé au fil du temps. » Goossens s'est particulièrement intéressé à la dynamique temporelle des états de résistance.
Elle a observé que la durée de l'impulsion avec laquelle la résistance était réglée déterminait combien de temps la mémoire durait. Cela peut aller d'une à quatre heures pour des impulsions d'une durée comprise entre une seconde et deux minutes. Par ailleurs, elle a constaté qu'après 100 cycles de commutation, le matériel ne montrait aucun signe de fatigue.
"Il y a différentes choses que vous pouvez faire avec ça, " dit Goossens. " En 'enseignant' l'appareil de différentes manières, en utilisant différentes impulsions, nous pouvons changer son comportement."
Le fait que la résistance change avec le temps peut aussi être utile. "Ces systèmes peuvent oublier, tout comme le cerveau. Cela me permet d'utiliser le temps comme paramètre variable. les appareils fabriqués par Goossens combinent la mémoire et le traitement dans un seul appareil, qui est plus efficace que l'architecture informatique traditionnelle dans laquelle le stockage (sur des disques durs magnétiques) et le traitement (dans le CPU) sont séparés.
Goossens a mené les expériences décrites dans l'article au cours d'un projet de recherche dans le cadre du programme de maîtrise en nanosciences de l'Université de Groningue. Le projet de recherche de Goossens s'est déroulé au sein du groupe d'étudiants supervisé par le Dr Tamalika Banerjee de Spintronics of Functional Materials. Elle est maintenant doctorante. étudiant dans le même groupe.
Avant de construire des circuits cérébraux avec son appareil, Goossens prévoit de mener des expériences pour comprendre ce qui se passe dans le matériau. "Si nous ne savons pas exactement comment cela fonctionne, nous ne pouvons pas résoudre les problèmes qui pourraient survenir dans ces circuits. Nous devons donc comprendre les propriétés physiques du matériau - que fait-il, et pourquoi?"
Les questions auxquelles Goossens veut répondre incluent quels paramètres influencent les états qui sont atteints. "Et si nous fabriquons 100 de ces appareils, fonctionnent-ils tous de la même manière ? S'ils ne le font pas, et il y a des variations d'un appareil à l'autre, cela ne doit pas être un problème. Après tout, tous les éléments du cerveau ne sont pas les mêmes."
