A van der Waals Floating-Gate Platform for Broadband Optoelectronic Neuromorphic Computing

Il cervello umano è un maestro di efficienza, elaborando enormi quantità di informazioni consumando pochissima energia. Esso vi riesce fondendo la memoria e il calcolo in una singola rete interconnessa di neuroni e sinapsi. Al contrario, i computer che utilizziamo oggi si basano su un design che separa queste due funzioni. I dati devono viaggiare costantemente avanti e indietro tra un processore che calcola e un chip di memoria che memorizza le informazioni, un viaggio che spreca energia e rallenta le prestazioni. Per costruire la prossima generazione di macchine intelligenti, gli scienziati stanno cercando di creare hardware che imiti l'architettura del cervello, dove un singolo dispositivo possa sia ricordare le informazioni che apprendere da nuovi input. Una componente chiave in questo sforzo è la sinapsi artificiale, un minuscolo interruttore elettronico capace di cambiare la propria forza in base all'attività passata, proprio come una connessione biologica tra cellule cerebrali. Sebbene i ricercatori abbiano costruito molti tipi di questi dispositivi, la maggior parte fatica a combinare la memoria a lungo termine con la capacità di apprendere dalla luce, una capacità che permetterebbe alle macchine di elaborare le informazioni visive in modo diretto ed efficiente.

Un team di ricercatori dell'Università Dongguk in Corea del Sud ha sviluppato un nuovo tipo di sinapsi artificiale che riesce a colmare questo divario. Hanno creato un singolo transistor in grado di archiviare dati permanentemente e di apprendere anche da una vasta gamma di luci, dai colori visibili ai raggi infrarossi invisibili. Il dispositivo è costruito utilizzando una pila di tre diversi materiali sottili atomicamente, stratificati come un sandwich microscopico. Lo strato inferiore è un materiale chiamato selenuro di indio, che funge da cassaforte per le cariche elettriche. A separare questa cassaforte dallo strato superiore è un sottile foglio di nitruro di boro esagonale, che funge da tunnel sicuro attraverso il quale gli elettroni possono passare solo quando sollecitati. Lo strato superiore è fatto di disolfuro di renio, un materiale che reagisce fortemente alla luce. Quando i ricercatori applicano un impulso elettrico o fanno incidere la luce sul dispositivo, gli elettroni si muovono attraverso il tunnel e rimangono intrappolati nello strato di memoria, cambiando permanentemente la facilità con cui l'elettricità scorre attraverso lo strato superiore. Questo cambiamento nel flusso rappresenta un nuovo stato di memoria o una connessione appresa.

I ricercatori hanno scoperto che questo dispositivo è eccezionalmente bravo a ricordare. Applicando impulsi elettrici, sono riusciti a intrappolare una carica sufficiente da creare una differenza massiccia tra gli stati "on" (acceso) e "off" (spento) del dispositivo, con la corrente nello stato "on" che era oltre un milione di volte più forte rispetto allo stato "off". Una volta scritta l'informazione, il dispositivo l'ha mantenuta stabilmente per oltre 10.000 secondi senza bisogno di alcuna energia per il refresh. Questa stabilità è fondamentale per costruire memorie informatiche affidabili. Oltre alla semplice archiviazione, il dispositivo si comporta come una cellula cerebrale che apprende. Quando i ricercatori hanno inviato una serie di segnali elettrici, la risposta del dispositivo è cresciuta con ogni impulso, imitando il modo in cui una sinapsi biologica si rafforza quando i neuroni si attivano ripetutamente insieme. Potevano anche indebolire la connessione inviando segnali di polarità opposta, permettendo al dispositivo di dimenticare o regolare il proprio apprendimento.

Ciò che rende questa scoperta particolarmente significativa è il modo in cui il dispositivo risponde alla luce. A differenza delle vecchie memorie elettroniche che comprendono solo segnali elettrici, questa nuova sinapsi può essere addestrata utilizzando la luce attraverso uno spettro molto ampio. I ricercatori l'hanno testata con luce verde, rossa e vicino infrarossa, e il dispositivo ha risposto a tutte queste componenti. Cambiando la luminosità della luce o la durata della sua esposizione, potevano controllare con precisione quanto il dispositivo apprendesse. Un breve lampo di luce ha causato un cambiamento temporaneo, simile alla memoria a breve termine, mentre un'esposizione più lunga e luminosa ha creato un cambiamento duraturo, simile alla memoria a lungo termine. Il dispositivo è stato persino in grado di distinguere tra diversi pattern di luce ed elettricità. In un esperimento, i ricercatori hanno insegnato al dispositivo ad associare un segnale elettrico specifico a un lampo di luce. Dopo l'addestramento, il dispositivo reagiva al solo segnale elettrico, come se avesse imparato ad aspettarsi la luce, dimostrando una forma di apprendimento associativo simile ai famosi esperimenti in cui un cane impara a salivare al suono di un campanello.

Il team ha inoltre dimostrato che questo singolo dispositivo può eseguire compiti logici complessi semplicemente cambiando il modo in cui viene stimolato. Regolando la forza degli input elettrici e luminosi, potevano programmare il dispositivo affinché agisse come una porta "AND", che produce un output solo quando sono presenti sia la luce che l'elettricità, o una porta "OR", che produce un output se è presente uno dei due. Questa capacità di riconfigurare la propria logica senza cambiare la propria struttura fisica suggerisce una strada verso computer che possano adattare le proprie funzioni al volo. I ricercatori hanno confermato che il comportamento del dispositivo era guidato dal movimento degli elettroni nello strato di memoria e non da altri effetti, utilizzando misurazioni dettagliate per escludere spiegazioni alternative. Questo lavoro dimostra una piattaforma versatile dove memoria, apprendimento e rilevamento della luce sono unificati in un unico componente compatto, offrendo una strategia promettente per creare sistemi più piccoli, veloci e con un consumo energetico ridotto che possano elaborare le informazioni come fa il cervello umano.