Figura 1:Se generaron picos espontáneos similares a los impulsos nerviosos de las neuronas a partir de una red complejada de POM / CNT. Crédito:Universidad de Osaka
El cerebro requiere sorprendentemente poca energía para adaptarse al entorno para aprender, hacer reconocimientos ambiguos, tener alta capacidad de reconocimiento e inteligencia, y realizar un procesamiento de información complejo.
Las dos características clave de los circuitos neuronales son la "capacidad de aprendizaje de las sinapsis" y los "impulsos o picos nerviosos". A medida que avanza la ciencia del cerebro, la estructura del cerebro se ha aclarado gradualmente, pero es demasiado complicado para emularlo por completo. Los científicos han intentado replicar la función cerebral mediante el uso de circuitos y dispositivos neuromórficos simplificados que emulan una parte de los mecanismos del cerebro.
Al desarrollar chips neuromórficos para replicar artificialmente los circuitos que imitan la estructura y función del cerebro, las funciones de generación y transmisión de picos espontáneos que imitan los impulsos nerviosos (picos) aún no se han utilizado por completo.
Un grupo conjunto de investigadores del Instituto de Tecnología de Kyushu y la Universidad de Osaka estudió el control de rectificación actual en las uniones de varias moléculas y partículas absorbidas en nanotubos de carbono de pared simple (SWNT), utilizando microscopía de fuerza atómica conductiva (C-AFM), y descubrió que se producía una resistencia diferencial negativa en las moléculas de polioxometalato (POM) absorbidas en SWNT. Esto sugiere que se produce un estado de no equilibrio dinámico inestable en las uniones moleculares.
Figura 2:Imagen del microscopio de fuerza atómica de POM adsorbido en SWNT (izquierda) y resistencia diferencial negativa observada en el POM (derecha). Crédito:Universidad de Osaka
Además, los investigadores crearon extremadamente densos, dispositivos neuromórficos moleculares aleatorios de red SWNT / POM, generando picos espontáneos similares a los impulsos nerviosos de las neuronas (Figura 1).
POM consta de átomos de metal y átomos de oxígeno para formar un marco tridimensional. (Figura 2) A diferencia de las moléculas orgánicas ordinarias, POM puede almacenar cargas en una sola molécula. En este estudio, Se pensaba que la resistencia diferencial negativa y la generación de picos de la red eran causadas por la dinámica de carga de desequilibrio en las uniones moleculares de la red.
Por lo tanto, el grupo de investigación conjunto dirigido por Megumi Akai-Kasaya realizó cálculos de simulación del modelo de red molecular aleatorio complejado con moléculas POM, que son capaces de almacenar cargas eléctricas, replicando picos generados a partir de la red molecular aleatoria. (Figura 3 a la izquierda) También demostraron que este modelo molecular muy probablemente se convertiría en un componente de los dispositivos de computación de yacimientos. La computación de yacimientos se anticipa como inteligencia artificial (IA) de próxima generación. (Figura 3) Los resultados de su investigación se publicaron en Comunicaciones de la naturaleza .
Figura 3:El modelo de red molecular (arriba a la izquierda) reproduce picos aleatorios (abajo a la izquierda). Se sugirió un modelo de red SWNT / POM con alto potencial para la computación de reservorios neuromórficos (derecha). Crédito:Universidad de Osaka
"La importancia de nuestro estudio es que una parte de la función cerebral fue replicada por materiales nano-moleculares. Demostramos la posibilidad de que la red molecular aleatoria en sí misma pueda convertirse en IA neuromórfica, "dice el autor principal Hirofumi Tanaka.
Se espera que los logros de este grupo contribuyan en gran medida al desarrollo de los dispositivos neuromórficos del futuro.
