Il nuovo dispositivo molecolare ha un potenziale di rimodellamento senza precedenti che ricorda la plasticità del cervello

Il nuovo dispositivo molecolare ha un potenziale di rimodellamento senza precedenti che ricorda la plasticità del cervello

In una scoperta pubblicata su Nature,

Un team internazionale di ricercatori ha descritto un nuovo dispositivo molecolare con un’eccezionale ingegnosità computazionale.

Ricordando la flessibilità di comunicazione del cervello umano, il dispositivo può essere riconfigurato in volo per eseguire varie attività computazionali semplicemente modificando le tensioni applicate. Inoltre, proprio come i neuroni possono immagazzinare ricordi, il dispositivo stesso può anche contenere informazioni per il recupero e l’elaborazione futuri.

Il cervello ha una straordinaria capacità di cambiare i fili che lo circondano creando e tagliando le connessioni tra i neuroni. Il dottor R. ha detto: Stanley Williams, professore presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica della Texas A&M University, ha affermato che ottenere qualcosa di simile in un sistema fisico è stato molto difficile. “Ora abbiamo creato un dispositivo molecolare che ha il potenziale per un drammatico rimodellamento, che si ottiene non cambiando le connessioni fisiche come nel cervello, ma riprogrammando la sua logica”.

Dr. T. Venkatesan, direttore del Center for Quantum Research and Technology (CQRT) presso l’Università dell’Oklahoma, membro scientifico del National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, e assistente professore di ingegneria elettrica e informatica presso la National University of Singapore, ha aggiunto che i loro dispositivi molecolari potrebbero in futuro aiutare a progettare chip di elaborazione di nuova generazione con potenza e velocità di calcolo migliorate, ma consumano molta meno energia.

Che si tratti di un laptop familiare o di un supercomputer di fascia alta, le tecnologie digitali affrontano un nemico comune, il collo di bottiglia di von Neumann. Questo ritardo nell’elaborazione computazionale è una conseguenza delle attuali architetture dei computer, in cui la memoria, che contiene dati e programmi, è fisicamente separata dal processore. Di conseguenza, i computer trascorrono molto tempo a trasmettere informazioni tra i due sistemi, il che provoca la limitazione. Inoltre, nonostante le velocità del processore molto elevate, queste unità possono rimanere inattive per lunghi periodi di tempo durante i periodi di scambio di informazioni.

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In alternativa alle tradizionali parti elettroniche utilizzate per progettare moduli di memoria e processori, i dispositivi chiamati memristors forniscono un modo per aggirare il collo di bottiglia di von Neumann. I memristori, come quelli fatti di biossido di niobio e biossido di vanadio, passano dall’essere un isolante a un conduttore a una temperatura specifica. Questa proprietà offre a questi tipi di memristori la capacità di eseguire calcoli e memorizzare dati.

Tuttavia, nonostante i loro numerosi vantaggi, questi memristori di ossido di metallo sono fatti di elementi di terre rare e possono funzionare solo a regimi di temperatura ristretti. Quindi, c’è stata una ricerca in corso di molecole organiche promettenti in grado di svolgere una funzione memristiva simile, ha detto Williams.

Il dottor Sriprata Goswami, professore presso l’Associazione indiana per la coltivazione della scienza, ha progettato i materiali utilizzati in questo lavoro. Il composto contiene un atomo di metallo centrale (ferro) legato a tre molecole organiche di fenil azopiridina chiamate legami.

“Questo si comporta come una spugna elettronica che può assorbire in modo reversibile fino a sei elettroni, risultando in sette diversi stati redox”, ha detto Sriprata. “L’interrelazione di questi stati è la chiave dietro la riconfigurazione descritta in questo lavoro”.

Il dottor Sritush Goswami, ricercatore della National University of Singapore, ha ideato il progetto creando un microcircuito costituito da uno strato di pellicola molecolare di 40 nanometri inserito tra uno strato d’oro sopra e un nanodisco lucidato con oro e ossido di indio e stagno. In fondo.

Quando è stata applicata una tensione negativa al dispositivo, Sritosh ha visto un profilo di tensione di corrente come nessuno aveva mai visto prima. A differenza dei memristori di ossido di metallo che possono passare dal metallo all’isolante con una sola tensione costante, i dispositivi molecolari organici possono passare avanti e indietro dall’isolante al conduttore con una tensione in serie separata.

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“Quindi, se pensi al dispositivo come a un interruttore on-off, in cui stavamo aumentando la tensione in modo più negativo, il dispositivo inizialmente è passato da acceso a spento, poi da spento ad acceso, poi acceso, spento e riacceso”, ha detto Venkatesan. . : “Dirò che siamo appena saltati fuori dal nostro posto.” “Dovevamo convincerci che quello che stavamo vedendo era reale.”

Sreetosh e Sreebrata hanno studiato i meccanismi molecolari alla base dello strano comportamento di commutazione utilizzando una tecnica di imaging chiamata spettroscopia Raman. In particolare, hanno cercato firme spettrali nel movimento vibrazionale di una molecola organica che potessero spiegare le molteplici transizioni. Le loro indagini hanno rivelato che le ampie tensioni negative hanno costretto i legami sulla molecola a subire una serie di eventi di riduzione, o guadagno di elettroni, che hanno causato la transizione della molecola tra lo stato fuori stato e lo stato.

Quindi, per descrivere matematicamente il profilo corrente-tensione altamente complesso di un dispositivo molecolare, Williams si è allontanato dall’approccio tradizionale alle equazioni fondamentali basate sulla fisica. Descrivi invece il comportamento delle particelle utilizzando un algoritmo ad albero decisionale con istruzioni “if-then-else”, una riga di codice comune in molti programmi per computer, in particolare nei giochi digitali.

“I videogiochi hanno una struttura in cui hai un personaggio che fa qualcosa, e poi succede qualcosa di conseguenza. E quindi, se lo scrivi in ​​un algoritmo informatico, è un se. “Ho avuto un momento eureka usando gli alberi decisionali per descrivere questi dispositivi, e ha funzionato molto bene.”

Ma i ricercatori sono arrivati ​​al punto di sfruttare questi dispositivi molecolari per eseguire programmi per vari compiti computazionali del mondo reale. Sreetosh ha dimostrato sperimentalmente che le loro macchine possono eseguire calcoli abbastanza complessi in un unico passaggio e quindi essere riprogrammate per eseguire un’altra attività nel momento successivo.

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“Era molto insolito; il nostro apparato stava facendo qualcosa di simile a quello che fa il cervello, ma in un modo completamente diverso”, ha detto Sritosh. “Quando impari qualcosa di nuovo o quando decidi, il cervello può effettivamente riconfigurare e cambiare i fili fisici intorno esso. Allo stesso modo, possiamo riprogrammare o riconfigurare logicamente i nostri dispositivi dando loro un impulso di tensione diverso da quello che hanno visto prima”.

Venkatesan ha notato che ci vorrebbero migliaia di transistor per eseguire le stesse funzioni computazionali di uno dei loro dispositivi molecolari con alberi decisionali diversi. Quindi, ha affermato che la loro tecnologia può essere utilizzata prima nei dispositivi mobili, come telefoni cellulari e sensori e altre applicazioni in cui la potenza è limitata.

Altri contributori alla ricerca includono il Dr. Abhijit Batra e il Dr. Ariando della National University of Singapore; Rajeb Bramanik e il dott. Santi Prasad Rath dell’Associazione indiana per la coltivazione della scienza; Dott.. Martin Folten di Hewlett Packard Enterprise, Colorado; e il dottor Damien Thompson dell’Università di Limerick in Irlanda.

Venkatesan ha affermato che questa ricerca è indicativa delle scoperte future di questo team collaborativo, che includerà il Center for Nanoscience and Engineering presso l’Indian Institute of Science e il Department of Microsystems and Nanotechnology presso il National Institute of Standards and Technology (NIST).

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By Orsina Fiorentini

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