La computación de reservorios (RC) aborda problemas complejos imitando la forma en que se procesa la información en los cerebros de los animales. Se basa en una red conectada aleatoriamente que sirve como depósito de información y, en última instancia, conduce a resultados más eficientes. Para realizar RC directamente en la materia (en lugar de simularlo en una computadora digital), Hasta la fecha se han investigado numerosos materiales de yacimientos. Ahora, un equipo que incluye investigadores de la Universidad de Osaka ha diseñado una red de polianilina sulfonada para RC.

Las redes neuronales del cerebro utilizan señales electroquímicas transportadas por iones. Por lo tanto, un enfoque electroquímico es una elección lógica al elegir un sistema de materiales para RC. Los transistores de efecto de campo electroquímicos orgánicos (OECFET) son populares en bioelectrónica; sin embargo, todavía no se han utilizado ampliamente para RC.

La clave del material del yacimiento es que tiene un comportamiento rico (dependiente del tiempo) y está desordenado, lo que hace que los materiales poliméricos sean una excelente opción, ya que forman redes aleatorias por sí mismos.

La polianilina es un polímero prometedor para aplicaciones de RC, porque es fácil de polimerizar, tiene buena estabilidad en la atmósfera, y tiene un comportamiento de dopaje / desdopaje reversible, lo que significa que se puede alterar su conducción.

Los investigadores investigaron la polianilina sulfonada (SPAN), cuales, además de las ventajas de la polianilina, tiene alta solubilidad en agua y comportamiento de autodopaje. Esto hace que SPAN sea más fácil de trabajar y que el dopaje sea más uniforme.

"Los protones atmosféricos se inyectan directamente en la cadena de polímero de SPAN, que hace que conduzca, "explica el autor principal del estudio, Yuki Usami." Esta conducción se puede controlar ajustando la humedad ".

Los investigadores utilizaron un método simple de fundición por gota para ensamblar el SPAN en electrodos de oro para obtener un dispositivo de red electroquímica orgánica (OEND).

El SPAN OEND se probó para RC comprobando la forma de onda y evaluando su rendimiento en tareas de memoria a corto plazo. Los resultados de una prueba para ver qué tan bien se podía reconocer el habla lograron un 70% de precisión. Esta capacidad de SPAN OEND fue comparable con una simulación de software de RC.

"Hemos demostrado que nuestro sistema SPAN OEND se puede aplicar en RC, ", dice el autor correspondiente del estudio, Takuya Matsumoto." Los pasos futuros para establecer sistemas que no dependan de la humedad proporcionarán opciones más prácticas; sin embargo, el éxito de nuestro sistema basado en SPAN es un paso positivo para la computación de yacimientos basada en materiales, que se espera que tenga un impacto significativo en la próxima generación de dispositivos de inteligencia artificial ".