磁性材料模拟大脑如何存储信息

巴塞罗那自治大学的研究人员已经开发出一种磁性材料能够模仿大脑储存信息的方式。这种材料可以模拟神经元的突触和模仿,第一次学习发生在深睡眠。

神经形态计算是一种新的计算模式中,大脑的行为是由模拟仿真的主要神经元突触的功能。这些功能之一是神经可塑性:存储信息的能力或忘记它取决于时间和重复的电脉冲,刺激神经元,可塑性,是与学习和记忆有关。

材料中模拟神经元突触,memresistive材料、铁电体,材料相变内存,拓扑绝缘体,最近,磁离子材料脱颖而出。在后者中,磁性的变化引起的离子在材料的位移引起的电场的应用。在这些材料众所周知如何调制磁应用电场时,但当电压磁特性的进化停止(即刺激后的进化)很难控制。这使它复杂的模仿一些brain-inspired功能,如保持学习的效率,即使大脑处于深度睡眠状态(即。,没有外部刺激)。

为首的这项研究中,研究人员从阿拉巴马大学的物理系乔迪排序和艾瑞克•与ALBA同步加速器合作,加泰罗尼亚纳米科学和纳米技术研究所(ICN2)和ICMAB,提出一种新的控制方式的进化磁化刺激和刺激之后的状态。

研究人员已经开发出一种材料基础上一层薄薄的一氮化钴(CoN),通过应用电场,N离子的积累之间的界面层和一层液体电解质中已经可以控制。“新材料与离子的运动由电气控制电压,在某种程度上类似于我们的大脑,和类似的速度在神经元,生产订单的毫秒,”解释ICREA研究教授乔迪和排序Serra猎人终身教授恩里克·梅内德斯。“我们已经开发出一种人工突触,在未来可能是一种新的计算模式的基础上,选择当前使用的一个计算机”,和梅内德斯指出。

通过应用电压脉冲,可以效仿,控制的方式,过程,如内存,信息处理,信息检索,第一次,没有外加电压控制更新的信息。这种控制通过修改一氮化钴层的厚度(这决定了离子运动的速度),和脉冲的频率。材料的安排允许magnetoionic属性不仅在电压控制的同时,第一次,当电压被移除。一旦外部电压刺激消失,系统的磁化可以减少或增加,根据材料的厚度和协议之前的电压是如何被应用。

这一新的效果打开一系列的新的神经形态计算功能的机会。它提供了一个新的逻辑函数,允许,例如,模仿的可能性后发生脑刺激的神经学习,当我们深刻地睡觉。这个功能不能由任何其他类型的现有神经形态模拟材料。

“当一氮化钴层的厚度低于50纳米,电压频率大于每秒振动100次,我们已经成功地模仿一个额外的逻辑功能:一旦电压,该设备可以被编程学习或忘记,不需要任何额外的能量输入,模拟大脑突触功能发生在深度睡眠时,当信息处理可以继续没有应用任何外部信号”,强调乔迪排序和恩里克·梅内德斯。

参考:棕褐色Z,罗哈斯J·德·马丁斯,et al。频率相关刺激和post-stimulated电压控制的磁性过渡金属氮化物:对brain-inspired磁离子。板牙水平的。2022年10月28日在线发表。doi:10.1039 / D2MH01087A

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