Onderzoekers van het Moscow Institute of Physics and Technology hebben een apparaat gemaakt dat werkt als een synaps in het levende brein, het opslaan van informatie en het geleidelijk vergeten ervan wanneer het lange tijd niet wordt gebruikt. Bekend als een memristor van de tweede orde, het nieuwe apparaat is gebaseerd op hafniumoxide en biedt perspectief voor het ontwerpen van analoge neurocomputers die de manier waarop biologische hersenen leren nabootsen. De bevindingen worden gerapporteerd in ACS toegepaste materialen en interfaces .

Neurocomputers, die kunstmatige intelligentie mogelijk maken, hersenfunctie nabootsen. Hersenen slaan gegevens op in de vorm van synapsen, een netwerk van verbindingen tussen neuronen. De meeste neurocomputers hebben een conventionele digitale architectuur en gebruiken wiskundige modellen om virtuele neuronen en synapsen op te roepen.

Alternatief, een echte elektronische component op de chip zou kunnen staan ​​voor elk neuron en elke synaps in het netwerk. Deze zogenaamde analoge benadering heeft het potentieel om berekeningen drastisch te versnellen en de energiekosten te verlagen.

De kerncomponent van een hypothetische analoge neurocomputer is de memristor. Het woord is een samentrekking van "geheugen" en "weerstand, " wat ongeveer samenvat wat het is:een geheugencel die fungeert als een weerstand. Losjes gesproken, hoge weerstand codeert voor een nul, en lage weerstand codeert voor een. Dit is analoog aan hoe een synaps een signaal geleidt tussen twee neuronen (één), terwijl de afwezigheid van een synaps resulteert in geen signaal, een nul.

Maar er is een addertje onder het gras:in een echt brein, de actieve synapsen hebben de neiging om in de loop van de tijd sterker te worden, terwijl het tegenovergestelde waar is voor inactieven. Dit fenomeen, bekend als synaptische plasticiteit, is een van de fundamenten van natuurlijk leren en geheugen. Het verklaart de biologie van proppen voor een examen en waarom onze zelden toegankelijke herinneringen vervagen.

Voorgesteld in 2015, de tweede-orde memristor is een poging om het natuurlijke geheugen te reproduceren, compleet met synaptische plasticiteit. Het eerste mechanisme om dit te implementeren omvat het vormen van geleidende bruggen van nanoformaat over de memristor. Terwijl aanvankelijk de weerstand afneemt, ze vergaan van nature met de tijd, vergeetachtigheid nabootsen.

"Het probleem met deze oplossing is dat het apparaat de neiging heeft om na verloop van tijd zijn gedrag te veranderen en kapot gaat na langdurig gebruik, " zei de hoofdauteur van de studie, Anastasia Chouprik van het Neurocomputing Systems Lab van het MIPT. "Het mechanisme dat we gebruikten om synaptische plasticiteit te implementeren, is robuuster. na 100 miljard keer de status van het systeem te hebben veranderd, het werkte nog steeds normaal, dus stopten mijn collega's de duurtest."

In plaats van nanobruggen, het MIPT-team vertrouwde op hafniumoxide om het natuurlijke geheugen te imiteren. Dit materiaal is ferro-elektrisch:de interne gebonden ladingsverdeling, de elektrische polarisatie, veranderingen in reactie op een extern elektrisch veld. Als het veld vervolgens wordt verwijderd, het materiaal behoudt zijn verworven polarisatie, de manier waarop een ferromagneet gemagnetiseerd blijft.

De natuurkundigen implementeerden hun tweede-orde memristor als een ferro-elektrische tunnelovergang - twee elektroden die waren ingelegd met een dunne hafniumoxidefilm (fig. 1). Het apparaat kan worden geschakeld tussen zijn lage en hoge weerstandstoestanden door middel van elektrische pulsen, die de polarisatie van de ferro-elektrische film en dus de weerstand ervan veranderen.

"De belangrijkste uitdaging waar we voor stonden, was het vinden van de juiste ferro-elektrische laagdikte, ', voegde Chouprik eraan toe. 'Vier nanometer bleek ideaal. Maak het slechts een nanometer dunner, en de ferro-elektrische eigenschappen zijn verdwenen, terwijl een dikkere film een ​​te brede barrière is voor de elektronen om doorheen te tunnelen. En het is alleen de tunnelstroom die we kunnen moduleren door polarisatie te veranderen."

Wat geeft hafniumoxide een voorsprong op andere ferro-elektrische materialen, zoals bariumtitanaat, is dat het al wordt gebruikt door de huidige siliciumtechnologie. Bijvoorbeeld, Intel produceert sinds 2007 microchips op basis van een hafniumverbinding. Dit maakt het introduceren van op hafnium gebaseerde apparaten zoals de memristor die in dit verhaal wordt beschreven veel gemakkelijker en goedkoper dan apparaten die een gloednieuw materiaal gebruiken.

In een staaltje van vindingrijkheid, de onderzoekers implementeerden "vergeetachtigheid" door gebruik te maken van de defecten op het grensvlak tussen silicium en hafniumoxide. Diezelfde onvolkomenheden werden vroeger gezien als een nadeel voor op hafnium gebaseerde microprocessors, en ingenieurs moesten er een manier omheen vinden door andere elementen in de verbinding op te nemen. In plaats daarvan, het MIPT-team maakte misbruik van de gebreken, waardoor de geleidbaarheid van memristor na verloop van tijd afsterft, net als natuurlijke herinneringen.

Vitalii Micheev, de eerste auteur van het artikel, deelde de toekomstplannen van het team:"We gaan het samenspel onderzoeken tussen de verschillende mechanismen die de weerstand in onze memristor omschakelen. Het blijkt dat het ferro-elektrische effect misschien niet de enige is. Om de apparaten verder te verbeteren, we zullen onderscheid moeten maken tussen de mechanismen en leren om ze te combineren."

Volgens de natuurkundigen ze gaan verder met het fundamentele onderzoek naar de eigenschappen van hafniumoxide om de niet-vluchtige random access geheugencellen betrouwbaarder te maken. Het team onderzoekt ook de mogelijkheid om hun apparaten over te zetten op een flexibel substraat, voor gebruik in flexibele elektronica.

Vorig jaar, de onderzoekers gaven een gedetailleerde beschrijving van hoe het toepassen van een elektrisch veld op hafniumoxidefilms hun polarisatie beïnvloedt. Het is juist dit proces dat het mogelijk maakt de weerstand van de ferro-elektrische memristor te verminderen, die synapsversterking in een biologisch brein nabootst. Het team werkt ook aan neuromorfe computersystemen met een digitale architectuur.