Els investigadors imiten les neurones cerebrals utilitzant material semiconductor 

Els xips d'ordinador són un dels aspectes més importants de la intel·ligència artificial (IA). Les petites peces potents són fonamentals per al reconeixement automàtic d'imatges i són en part responsables d'ensenyar als robots a fer determinades activitats com caminar. Amb el potencial creixent de la tecnologia d'IA, els xips d'ordinador actuals han de ser extremadament potents i econòmics, però això és una cosa difícil d'aconseguir. 

Atès que la microelectrònica convencional només es pot optimitzar tant a causa de limitacions físiques, els investigadors han recorregut al cervell humà, com ho fan sovint, per inspirar-se sobre com processar i emmagatzemar la informació de manera més eficient. 

Científics de la TU Dresden i del Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) han imitat amb èxit el funcionament de les neurones cerebrals mitjançant l'ús de materials semiconductors, per primera vegada.

La investigació es va publicar a la revista Electrònica de la natura. 

El treball va ser realitzat per tres autors principals, inclosa la física de HZDR Larysa Baraban, i va ser una col·laboració internacional entre sis institucions. 

Microelectrònica actual vs neurona artificial

La tècnica més utilitzada avui dia per millorar el rendiment de la microelectrònica és la reducció de la mida dels components. En el cas dels xips d'ordinador de silici, aquesta reducció té lloc per als transistors individuals.

Segons Baraban, "Això no pot continuar indefinidament: necessitem nous enfocaments". 

Els investigadors es van proposar imitar el cervell i crear una neurona artificial que pogués combinar el processament de dades i l'emmagatzematge de dades.

"El nostre grup té una àmplia experiència amb sensors electrònics biològics i químics", diu Barbara. "Així que vam simular les propietats de les neurones utilitzant els principis dels biosensors i vam modificar un transistor d'efecte de camp clàssic per crear un transistor de neurones artificials".

Aquest enfocament permet que hi hagi emmagatzematge i processament de la informació simultanis, tot dins d'un únic component. En la tecnologia de transistors que s'utilitza més avui, aquests dos processos estan separats, donant lloc a temps de processament més lents i limitacions de rendiment.

El cervell humà

Els investigadors han estat treballant en la construcció d'ordinadors basats en el cervell humà durant molts anys, però gran part d'això no ha tingut èxit. Alguns dels primers intents van implicar la vinculació de cèl·lules nervioses amb l'electrònica a les plaques de Petri, però com diu Gianaurelio Cuniberti, que és professor de ciència dels materials i nanotecnologia a la Universitat de Dresden, "un xip d'ordinador humit que s'ha d'alimentar tot el temps és de no serveix per a ningú".

L'equip d'investigadors va tenir èxit en la implementació del neurotransistor. 

"Aplicam una substància viscosa, anomenada solgel, a una hòstia de silici convencional amb circuits. Aquest polímer s'endureix i es converteix en una ceràmica porosa”, diu Cuniberti. “Els ions es mouen entre els forats. Són més pesats que els electrons i més lents per tornar a la seva posició després de l'excitació. Aquest retard, anomenat histèresi, és el que provoca l'efecte d'emmagatzematge. Com més s'excita un transistor individual, més aviat s'obrirà i deixarà fluir el corrent. Això reforça la connexió. El sistema està aprenent".

Segons l'equip, el xip serà menys precís i estimaria càlculs matemàtics, en comparació amb calcular-los fins a l'últim decimal.

"Però serien més intel·ligents", diu Cuniberti. “Per exemple, un robot amb aquests processadors aprendria a caminar o agafar; posseiria un sistema òptic i aprendria a reconèixer connexions. I tot això sense haver de desenvolupar cap programari”. 

Un dels altres grans avantatges d'aquest tipus d'ordinadors és que la plasticitat li permet fer canvis i adaptar-se durant el funcionament. De la mateixa manera que el cervell humà, això significa que l'ordinador pot acabar trobant-se i resolent problemes amb els quals no s'havia programat mai.