Investigadores de la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) han desarrollado un material magnético capaz de imitar la forma en que el cerebro almacena la información. El material permite emular las sinapsis de las neuronas e imitar, por primera vez, el aprendizaje que se produce durante el sueño profundo.

La computación neuromórfica es un nuevo paradigma informático en el que se emula el comportamiento del cerebro imitando las principales funciones sinápticas de las neuronas. Entre estas funciones se encuentra la plasticidad neuronal: la capacidad de almacenar información u olvidarla en función de la duración y repetición de los impulsos eléctricos que estimulan las neuronas, plasticidad que estaría ligada al aprendizaje y la memoria.

Entre los materiales que imitan las sinapsis neuronales, los materiales memresistivos, los ferroeléctricos, los materiales con memoria de cambio de fase, aislantes topológicos y, más recientemente, se destacan los materiales magneto-iónicos. En este último, los cambios en la propiedades magnéticas son inducidos por el desplazamiento de iones dentro del material causado por la aplicación de un campo eléctrico.

En estos materiales es bien conocido cómo se modula el magnetismo al aplicar el campo eléctrico, pero la evolución de las propiedades magnéticas cuando voltaje se detiene (es decir, la evolución después del estímulo) es difícil de controlar. Esto hace que sea complicado emular algunas funciones inspiradas en el cerebro, como mantener la eficiencia del aprendizaje que tiene lugar incluso cuando el cerebro está en un estado de sueño profundo (es decir, sin estimulación externa).

Este estudio, liderado por los investigadores del Departamento de Física de la UAB Jordi Sort y Enric Menéndez, en colaboración con el Sincrotrón ALBA, el Instituto Catalán de Nanociencia y Nanotecnología (ICN2) y el ICMAB, propone una nueva forma de controlar la evolución de la magnetización tanto en los estados estimulado y post-estímulo.

Los investigadores han desarrollado un material basado en una fina capa de mononitruro de cobalto (CoN) donde, mediante la aplicación de un campo eléctrico, se puede controlar la acumulación de iones N en la interfaz entre la capa y un electrolito líquido en el que se ha colocado la capa.

"El nuevo material trabaja con el movimiento de iones controlado por voltaje eléctrico, de forma análoga a la de nuestro cerebro, y a velocidades similares a las que se producen en las neuronas, del orden de los milisegundos”, explican el profesor de investigación ICREA Jordi Sort y el profesor Titular de Serra Húnter Enric Menéndez. “Hemos desarrollado una sinapsis artificial que en el futuro puede ser la base de un nuevo paradigma informático, alternativo al que utilizan los ordenadores actuales”, apuntan Sort y Menéndez.

Mediante la aplicación de pulsos de tensión ha sido posible emular de forma controlada procesos como la memoria, el procesamiento de información, la recuperación de información y, por primera vez, la actualización controlada de información sin tensión aplicada. Este control se ha logrado modificando el espesor de las capas de mononitruro de cobalto (que determina la velocidad del movimiento de los iones) y la frecuencia de los pulsos.

La disposición del material permite controlar las propiedades magnetoiónicas no solo cuando se aplica el voltaje sino también, por primera vez, cuando se quita el voltaje. Una vez que desaparece el estímulo de voltaje externo, se puede reducir o aumentar la magnetización del sistema, dependiendo del espesor del material y del protocolo cómo se haya aplicado previamente el voltaje.

Este nuevo efecto abre toda una gama de oportunidades para nuevas funciones informáticas neuromórficas. Ofrece una nueva función lógica que permite, por ejemplo, la posibilidad de imitar el aprendizaje neuronal que se produce tras la estimulación cerebral, cuando dormimos profundamente. Esta funcionalidad no puede ser emulada por ningún otro tipo de materiales neuromórficos existentes.

“Cuando el espesor de la capa de mononitruro de cobalto está por debajo de los 50 nanómetros y con un voltaje aplicado a una frecuencia superior a 100 ciclos por segundo, hemos logrado emular una función lógica adicional: una vez que se aplica el voltaje, el dispositivo se puede programar para aprender u olvidar, sin necesidad de ningún aporte adicional de energía, imitando las funciones sinápticas que tienen lugar en el cerebro durante sueño profundo, Cuando procesamiento de información puede continuar sin aplicar ninguna señal externa”, dice Jordi Sort.

La investigación fue publicada en Horizontes de materiales.