Los investigadores de RMIT University han aportado almacenamiento de datos a nanoescala al alcance de la mano, utilizando tecnología que imita el cerebro humano.

Los investigadores han construido una nueva nanoestructura que ofrece una nueva plataforma para el desarrollo de dispositivos de memoria a nanoescala altamente estables y confiables.

El trabajo pionero aparecerá en una próxima portada de la revista de ciencia de materiales. Materiales funcionales avanzados (11 de noviembre).

Líder del proyecto Dr. Sharath Sriram, co-líder del Grupo de Investigación de Microsistemas y Materiales Funcionales RMIT, dijo que la estructura apilada de nanómetros de espesor se creó utilizando una película delgada, un material de óxido funcional más de 10, 000 veces más delgado que un cabello humano.

"La película delgada está diseñada específicamente para tener defectos en su química para demostrar un efecto 'memristivo', donde el comportamiento del elemento de memoria depende de sus experiencias pasadas, "Dijo el Dr. Sriram.

"Con la memoria flash acercándose rápidamente a los límites de escala fundamentales, necesitamos materiales y arquitecturas novedosas para crear la próxima generación de memoria no volátil.

"La estructura que desarrollamos podría usarse para una variedad de aplicaciones electrónicas, desde dispositivos de memoria ultrarrápidos que se pueden reducir a unos pocos nanómetros, a arquitecturas lógicas informáticas que replican la versatilidad y el tiempo de respuesta de una red neuronal biológica.

"Si bien es necesario realizar más investigaciones, nuestro trabajo avanza en la búsqueda de tecnología de memoria de próxima generación que pueda replicar las funciones complejas del sistema neuronal humano, acercándonos un paso más al cerebro biónico ".

La investigación se basa en memristores, promocionado como un reemplazo transformacional para las tecnologías actuales de disco duro como Flash, SSD y DRAM. Los memristores tienen el potencial de convertirse en memorias de estado sólido no volátiles y ofrecen componentes básicos para la computación que podrían entrenarse para imitar interfaces sinápticas en el cerebro humano.