Figure 1 :Des pointes spontanées similaires aux impulsions nerveuses des neurones ont été générées à partir d'un réseau complexé POM/CNT. Crédit :Université d'Osaka
Le cerveau nécessite étonnamment peu d'énergie pour s'adapter à l'environnement pour apprendre, faire des reconnaissances ambiguës, avoir une capacité de reconnaissance et une intelligence élevées, et effectuer des traitements d'informations complexes.
Les deux principales caractéristiques des circuits neuronaux sont « la capacité d'apprentissage des synapses » et « les impulsions nerveuses ou les pointes ». Au fur et à mesure que la science du cerveau progresse, la structure du cerveau a été progressivement clarifiée, mais c'est trop compliqué à imiter complètement. Les scientifiques ont essayé de reproduire la fonction cérébrale en utilisant des circuits et des dispositifs neuromorphiques simplifiés qui émulent une partie des mécanismes du cerveau.
En développant des puces neuromorphiques pour reproduire artificiellement les circuits qui imitent la structure et le fonctionnement du cerveau, les fonctions de génération et de transmission de pointes spontanées qui imitent l'influx nerveux (pointes) n'ont pas encore été pleinement utilisées.
Un groupe conjoint de chercheurs de l'Institut de technologie de Kyushu et de l'Université d'Osaka a étudié le contrôle de la rectification du courant dans les jonctions de diverses molécules et particules absorbées sur des nanotubes de carbone à paroi unique (SWNT), en utilisant la microscopie à force atomique conductrice (C-AFM), et a découvert qu'une résistance différentielle négative était produite dans les molécules de polyoxométalate (POM) absorbées sur SWNT. Cela suggère qu'un état de non-équilibre dynamique instable se produit dans les jonctions moléculaires.
Figure 2 :Image au microscope à force atomique de POM adsorbé sur SWNT (à gauche) et résistance différentielle négative observée sur le POM (à droite). Crédit :Université d'Osaka
En outre, les chercheurs ont créé extrêmement dense, dispositifs neuromorphiques moléculaires du réseau SWNT/POM aléatoire, générant des pointes spontanées similaires aux impulsions nerveuses des neurones (Figure 1).
Le POM se compose d'atomes de métal et d'atomes d'oxygène pour former un cadre tridimensionnel. (Figure 2) Contrairement aux molécules organiques ordinaires, Le POM peut stocker des charges dans une seule molécule. Dans cette étude, on pensait que la résistance différentielle négative et la génération de pointes du réseau étaient causées par une dynamique de charge hors d'équilibre dans les jonctions moléculaires du réseau.
Ainsi, le groupe de recherche conjoint dirigé par Megumi Akai-Kasaya a effectué des calculs de simulation du modèle de réseau moléculaire aléatoire complexé avec des molécules POM, capables de stocker des charges électriques, réplication des pointes générées à partir du réseau moléculaire aléatoire. (Figure 3 à gauche) Ils ont également démontré que ce modèle moléculaire deviendrait très probablement un composant des dispositifs informatiques de réservoir. Le calcul de réservoir est prévu en tant qu'intelligence artificielle (IA) de nouvelle génération. (Figure 3) Les résultats de leurs recherches ont été publiés dans Communication Nature .
Figure 3 :Le modèle de réseau moléculaire (en haut à gauche) reproduit des pics aléatoires (en bas à gauche). Un modèle de réseau SWNT/POM avec un potentiel élevé pour le calcul de réservoir neuromorphique a été suggéré (à droite). Crédit :Université d'Osaka
"L'importance de notre étude est qu'une partie de la fonction cérébrale a été répliquée par des matériaux nano-moléculaires. Nous avons démontré la possibilité que le réseau moléculaire aléatoire lui-même puisse devenir une IA neuromorphe, ", explique l'auteur principal Hirofumi Tanaka.
On s'attend à ce que les réalisations de ce groupe contribuent grandement au développement des dispositifs neuromorphiques du futur.
