Hardware líquido: Computação é feita com sinapses iônicas

Redação do Site Inovação Tecnológica - 21/03/2024

Ilustração do funcionamento do memoristor fluídico, que armazena dados mesmo sem energia.
[Imagem: Andras Kis/EPFL]

Hardware líquido

Os memoristores têm viabilizado as primeiras demonstrações da computação neuromórfica e da computação analógica, ambas com grandes ganhos em relação à computação eletrônica tradicional.

Mas Theo Emmerich e colegas da Escola Politécnica Federal de Lausanne (EPFL), na Suíça, já estão tentando fazer algo ainda mais ambicioso, imitando ainda mais de perto a eficiência do cérebro, tanto em termos de capacidade de processamento, quanto de eficiência energética.

"Os memristores já foram usados para construir redes neurais eletrônicas, mas nosso objetivo é construir uma rede neural nanofluídica que tire proveito das mudanças nas concentrações de íons, semelhantes às dos organismos vivos," acrescentou a professora Aleksandra Radenovic, cuja equipe trabalha há alguns anos no projeto de processadores que unem cálculo e memória no mesmo chip.

Para isso, a equipe criou memoristores fluídicos que operam com íons, em vez de elétrons e suas contrapartes de carga positiva (lacunas).

"Fabricamos um novo dispositivo nanofluídico para aplicações de memória que é significativamente mais escalonável e com muito melhor desempenho do que as tentativas anteriores," disse Emmerich. "Isso nos permitiu, pela primeira vez, conectar duas dessas 'sinapses artificiais', abrindo caminho para o projeto de um hardware líquido inspirado no cérebro."

Esquema de funcionamento da sinapse artificial e microfotografia de um exemplar real.
[Imagem: Theo Emmerich et al. - 10.1038/s41928-024-01137-9]

Memoristores iônicos

Enquanto os memoristores eletrônicos usam elétrons e lacunas para processar informações digitais, o memoristor fluídico pode funcionar com uma variedade de íons diferentes. Nesta primeira demonstração, os pesquisadores mergulharam o chip em uma solução eletrolítica de água contendo íons de potássio, mas também funcionaria com sódio ou cálcio, por exemplo.

"Nós podemos ajustar a memória do nosso dispositivo alterando os íons que usamos, o que afeta a forma como ele liga e desliga ou a quantidade de memória que armazena," explicou Emmerich.

A estrutura do memoristor consiste em uma membrana de nitreto de silício no centro da qual é perfurado um nanoporo. Camadas de paládio e grafite foram adicionadas para criar nanocanais para os íons. À medida que uma corrente flui através do chip, os íons percolam através dos canais e convergem para o nanoporo, onde sua pressão cria uma bolha entre a superfície do chip e o grafite.

À medida que a camada de grafite é forçada para cima pela bolha, o dispositivo torna-se mais condutor, mudando o seu estado de memória para "ligado". Como a camada de grafite permanece elevada, mesmo sem corrente, o dispositivo "lembra" seu estado anterior, a característica de memória intrínseca típica dos memoristores. Uma tensão negativa coloca as camadas novamente em contato, redefinindo a memória para o estado "desligado".

Demonstração da lógica fluida.
[Imagem: Theo Emmerich et al. - 10.1038/s41928-024-01137-9]

Lógica líquida

"Os canais iônicos no cérebro passam por mudanças estruturais dentro de uma sinapse, então isso também imita a biologia," disse Yunfei Teng, membro da equipe responsável pela construção dos dispositivos, que eles batizaram de "canais altamente assimétricos" (HACs: Highly Asymmetric Channels), em referência à forma do fluxo de íons em direção aos poros centrais.

Os pesquisadores conseguiram conectar dois HACs com um eletrodo para formar um circuito lógico baseado no fluxo de íons. Esta conquista representa a primeira demonstração de operações lógicas digitais baseadas em dispositivos iônicos semelhantes a sinapses, e isto em um hardware que funciona em meio líquido.

O próximo objetivo é ligar uma rede de HACs a canais de água para criar circuitos computacionais totalmente líquidos. Além de fornecer um mecanismo de resfriamento embutido, o uso de água facilitaria o desenvolvimento de dispositivos biocompatíveis, com aplicações potenciais em interfaces cérebro-computador ou em neuromedicina.

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