Marzo pasado, el programa de inteligencia artificial (IA) AlphaGo venció al campeón coreano de Go LEE Se-Dol en el juego de mesa asiático. "El juego fue bastante reñido, pero AlphaGo usó 1200 CPU y 56, 000 vatios por hora, mientras que Lee usó solo 20 vatios. Si se desarrolla un hardware que imita la estructura del cerebro humano, podemos operar la inteligencia artificial con menos potencia, "señala el profesor YU Woo Jong. En colaboración con la Universidad de Sungkyunkwan, investigadores del Centro de Física Integrada de Nanoestructuras del Instituto de Ciencias Básicas (IBS), han ideado un nuevo dispositivo de memoria inspirado en las conexiones neuronales del cerebro humano. La investigación, publicado en Comunicaciones de la naturaleza , destaca el rendimiento altamente confiable del dispositivo, largo tiempo de retención y resistencia. Es más, su capacidad de estiramiento y flexibilidad lo convierte en una herramienta prometedora para los componentes electrónicos blandos de próxima generación unidos a la ropa o al cuerpo.

El cerebro es capaz de aprender y memorizar gracias a una gran cantidad de conexiones entre neuronas. La información que memoriza se transmite a través de sinapsis de una neurona a la siguiente como una señal electroquímica. Inspirado por estas conexiones, Los científicos del IBS construyeron una memoria llamada memoria de acceso aleatorio de túnel de dos terminales (TRAM), donde dos electrodos, referido como drenaje y fuente, parecerse a las dos neuronas comunicantes de la sinapsis. Si bien la electrónica móvil convencional, como las cámaras digitales y los teléfonos móviles, utilizan la llamada memoria flash de tres terminales, la ventaja de las memorias de dos terminales como TRAM es que las memorias de dos terminales no necesitan una capa de óxido gruesa y rígida. "La memoria flash es aún más confiable y tiene un mejor rendimiento, pero TRAM es más flexible y puede ser escalable, "explica el profesor Yu.

TRAM se compone de una pila de capas de cristal 2D de un átomo de espesor o unos pocos átomos de espesor:una capa del semiconductor disulfuro de molibdeno (MoS2) con dos electrodos (drenaje y fuente), una capa aislante de nitruro de boro hexagonal (h-BN) y una capa de grafeno. En lenguaje sencillo, se crea memoria (0 lógico), leído y borrado (lógico-1) por el flujo de cargas a través de estas capas. TRAM almacena datos manteniendo electrones en su capa de grafeno. Aplicando diferentes voltajes entre los electrodos, los electrones fluyen desde el drenaje hasta la capa de grafeno y atraviesan la capa aislante de h-BN. La capa de grafeno se carga negativamente y la memoria se escribe y almacena y viceversa. cuando se introducen cargas positivas en la capa de grafeno, se borra la memoria.

Los científicos de IBS seleccionaron cuidadosamente el grosor de la capa aislante de h-BN, ya que encontraron que un grosor de 7,5 nanómetros permite que los electrones hagan un túnel desde el electrodo de drenaje hasta la capa de grafeno sin fugas y sin perder flexibilidad.

La flexibilidad y la capacidad de estiramiento son, de hecho, dos características clave de TRAM. Cuando TRAM se fabricó en plástico flexible (PET) y materiales de silicona estirables (PDMS), se puede tensar hasta un 0,5% y un 20%, respectivamente. En el futuro, TRAM puede ser útil para guardar datos de teléfonos inteligentes flexibles o portátiles, cámaras de ojos, guantes quirúrgicos inteligentes, y dispositivos biomédicos acoplables al cuerpo.

Por último, si bien no menos importante, TRAM tiene un mejor rendimiento que otros tipos de memorias de dos terminales conocidas como memoria de acceso aleatorio de cambio de fase (PRAM) y memoria resistiva de acceso aleatorio (RRAM).