Investigadores de la EPFL en Lausana, Suiza, han desarrollado un memristor que utiliza cambios en las concentraciones de iones y deformaciones mecánicas para almacenar información. Al conectar dos de estos dispositivos, los investigadores crearon el primer circuito lógico basado en componentes nanofluídicos. El nuevo memristor podría resultar útil para la computación neuromórfica, que intenta imitar el cerebro utilizando componentes electrónicos.

En los organismos vivos, las arquitecturas neuronales dependen de flujos de iones que pasan a través de pequeños canales para regular la transmisión de información a través de las sinapsis que conectan una neurona con otra. Este enfoque iónico es diferente a los mejores sistemas neuronales artificiales, que utilizan corrientes de electrones para imitar estas sinapsis. La construcción de redes neuronales artificiales de nanofluidos podría proporcionar una analogía más cercana a los sistemas neuronales reales y también podría ser más eficiente energéticamente.

Un memristor es un elemento de circuito con una resistencia (y conductancia) que depende de la corriente que ha pasado previamente a través de él, lo que significa que el dispositivo puede almacenar información. El memristor se propuso por primera vez en 1971 y desde entonces los investigadores han tenido un éxito limitado en la creación de dispositivos prácticos. Los memristores son de gran importancia para la computación neuromórfica, porque pueden imitar la capacidad de las sinapsis biológicas para almacenar información.

En esta última investigación, la EPFL Théo Emmerich, Aleksandra Radenovic y sus colegas fabricaron sus memristores nanofluídicos utilizando una ampolla líquida que se expande o contrae cuando corrientes de iones solvatados entran o salen de ella, cambiando su conductancia.

Icónico y iónico

En 2023, los investigadores dieron un paso significativo hacia la computación neuromórfica basada en iones cuando descubrieron efectos de memoria en dos dispositivos nanofluídicos que regulaban el transporte de iones a través de canales a nanoescala. Cuando se los sometió a un voltaje variable en el tiempo, estos dispositivos mostraron un cambio retardado en la corriente y la conductancia. Este es el bucle de histéresis “pellizcado” característico de un memristor. Sin embargo, los sistemas tenían un rendimiento de memoria débil y eran delicados de fabricar. Además, el mecanismo responsable del efecto memoria no estaba claro.

Pero esto no ha disuadido al equipo de la EPFL, como explica Emmerich: "Queríamos mostrar cómo este campo incipiente podría ser complementario a la nanoelectrónica y podría conducir a aplicaciones informáticas del mundo real en el futuro".

Para crear su dispositivo, los investigadores de la EPFL fabricaron una membrana de nitruro de silicio de 20 por 20 micrones encima de un chip de silicio, con un poro de 100 nm de diámetro en el centro. En este chip, depositaron islas de paladio de 10 nm de diámetro alrededor de las cuales podría fluir el fluido, utilizando técnicas de deposición evaporativa. Finalmente, agregaron una capa de grafito de 50 a 150 nm de espesor para crear canales que conducían al poro.

Pequeña ampolla

Al sumergir el dispositivo en una solución electrolítica y aplicar un voltaje positivo (0.4-1.0 V), los investigadores observaron la formación de una ampolla a escala micrométrica entre el nitruro de silicio y el grafito sobre el poro central. Llegaron a la conclusión de que los iones viajaban a través de canales y convergían en el centro, aumentando la presión allí y provocando la formación de ampollas. Esta ampolla actuó como un “cortocircuito” resistivo que aumentó la conductancia del dispositivo, colocándolo en el estado “encendido”. Al aplicar un voltaje negativo de la misma magnitud, la ampolla se desinfló y la conductancia disminuyó, colocando el dispositivo en estado “apagado”.

Debido a que la ampolla tardó en desinflarse tras el corte de tensión, el dispositivo recordó su estado anterior. "Nuestra observación óptica mostró el origen mecanoiónico de la memoria", dice el investigador de la EPFL. Nathan Ronceray.

Las mediciones de la corriente que fluye a través del dispositivo antes y después del restablecimiento del voltaje mostraron que el dispositivo funcionó con una relación de conductancia de hasta 60 en una escala de tiempo de 1 a 2 s, lo que indica un efecto de memoria dos órdenes de magnitud mayor que los diseños anteriores. Emmerich añade: "Esta es la primera vez que observamos un comportamiento memristivo tan fuerte en un dispositivo nanofluídico, que también tiene un proceso de fabricación escalable".

Para crear un circuito lógico, el equipo conectó dos de sus dispositivos en paralelo a una resistencia electrónica variable. De este modo, ambos dispositivos se comunicaban entre sí a través de esta resistencia para lograr una operación lógica. En particular, la conmutación de un dispositivo fue impulsada por el estado de conductancia del otro.

comunicación lógica

Hasta ahora, afirma Emmerich, los dispositivos nanofluídicos se han operado y medido de forma independiente unos de otros. Añade que los nuevos dispositivos "ahora pueden comunicarse para realizar cálculos lógicos".

Iris Agresti, que está desarrollando memristores cuánticos en la Universidad de Viena, dice que si bien esta no es la primera implementación de un memristor nanofluídico, la novedad muestra cómo se pueden conectar múltiples dispositivos para realizar operaciones controladas. “Esto implica que el comportamiento de uno de los dispositivos depende del otro”, afirma.

El siguiente paso, dicen los investigadores de la EPFL, es construir redes neuronales nanofluídicas donde las unidades memristivas se conecten con canales de agua. El objetivo es crear circuitos que puedan realizar tareas informáticas sencillas, como el reconocimiento de patrones o la multiplicación de matrices. "Soñamos con construir ordenadores electrolíticos capaces de computar con sus homólogos electrónicos", afirma Radenovic.

Ése es un objetivo ambicioso y a largo plazo. Pero este enfoque presenta dos ventajas clave sobre la electrónica. Primero, los sistemas evitarían el sobrecalentamiento típicamente asociado con los cables eléctricos, porque usarían agua como cables y refrigerante. En segundo lugar, podrían beneficiarse del uso de diferentes iones para ejecutar tareas completas a la par de los organismos vivos. Además, afirma Agresti, las redes neuronales artificiales con componentes nanofluídicos prometen un menor consumo de energía.

Yanbo Xie, experto en nanofluidos de Universidad Politécnica del Noroeste en China, señala que el memristor es un componente crítico para un chip de computadora neuromórfico y desempeña un papel similar al de un transistor en una CPU. El circuito lógico EPFL podría ser "un elemento fundamental para las futuras máquinas de computación acuosa", afirma. Juan Bisquert Un físico aplicado de la Universidad James I de Castelló, España, está de acuerdo. Los dispositivos "muestran una respuesta sólida", afirma, y ​​combinarlos para implementar una operación lógica booleana "allana el camino para sistemas neuromórficos basados ​​en circuitos totalmente líquidos".

El trabajo se describe en Electrónica de la naturaleza.

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• Fuente: https://physicsworld.com/a/nanofluidic-memristors-compute-in-brain-inspired-logic-circuits/