Une découverte à l’Université de Limerick en Irlande a révélé pour la première fois que l’informatique non conventionnelle de type cerveau à la plus petite échelle d’atomes et de molécules est possible.
Des chercheurs de l’Institut Bernal de l’Université de Limerick ont travaillé avec une équipe internationale de scientifiques pour créer un nouveau type de matériau organique qui apprend de son comportement passé.
La découverte du « commutateur moléculaire dynamique » qui émule le comportement synaptique est révélée dans une nouvelle étude de la revue Matériaux naturels.
L’étude a été dirigée par Damien Thompson, professeur de modélisation moléculaire au département de physique de l’UL et directeur du SSPC, le centre de recherche sur les produits pharmaceutiques d’Irlande de la Science Foundation, hébergé par l’UL, avec Christian Nijhuis du Center for Molecules and Brain-Inspired Nano Systems in Université de Twente et Enrique del Barco de l’Université de Floride centrale.
Travaillant pendant les confinements, l’équipe a développé une couche de molécules de deux nanomètres d’épaisseur, qui est 50 000 fois plus fine qu’une mèche de cheveux et se souvient de son histoire au fur et à mesure que les électrons la traversent.
Le professeur Thompson a expliqué que « la probabilité de commutation et les valeurs des états marche/arrêt changent continuellement dans le matériau moléculaire, ce qui offre une nouvelle alternative perturbatrice aux commutateurs numériques conventionnels à base de silicium qui ne peuvent être que marche ou arrêt ».
Le commutateur organique dynamique récemment découvert affiche toutes les fonctions logiques mathématiques nécessaires à l’apprentissage en profondeur, imitant avec succès le comportement synaptique de type cérébral « d’appel et de réponse » pavlovien.
Les chercheurs ont démontré les nouvelles propriétés des matériaux à l’aide d’une caractérisation expérimentale approfondie et de mesures électriques soutenues par une modélisation multi-échelle allant de la modélisation prédictive des structures moléculaires au niveau quantique à la modélisation mathématique analytique des données électriques.
Pour émuler le comportement dynamique des synapses au niveau moléculaire, les chercheurs ont combiné un transfert rapide d’électrons (semblable aux potentiels d’action et aux processus de dépolarisation rapide en biologie) avec un couplage lent de protons limité par la diffusion (semblable au rôle des ions calcium biologiques ou des neurotransmetteurs).
Étant donné que les étapes de transfert d’électrons et de couplage de protons à l’intérieur du matériau se produisent à des échelles de temps très différentes, la transformation peut émuler le comportement plastique des jonctions neuronales synapses, l’apprentissage pavlovien et toutes les portes logiques des circuits numériques, simplement en modifiant la tension appliquée et la durée. d’impulsions de tension pendant la synthèse, ont-ils expliqué.
« Ce fut un excellent projet de verrouillage, avec Chris, Enrique et moi nous poussant les uns les autres à travers des réunions de zoom et des fils de discussion gargantuesques pour apporter à nos équipes des compétences combinées dans la modélisation, la synthèse et la caractérisation des matériaux au point où nous pourrions démontrer ces nouvelles technologies cérébrales. propriétés », a expliqué le professeur Thompson.
« La communauté sait depuis longtemps que la technologie du silicium fonctionne complètement différemment du fonctionnement de notre cerveau et nous avons donc utilisé de nouveaux types de matériaux électroniques basés sur des molécules douces pour émuler des réseaux informatiques de type cerveau. »
Les chercheurs ont expliqué que la méthode pourra à l’avenir être appliquée à des systèmes moléculaires dynamiques pilotés par d’autres stimuli tels que la lumière et couplés à différents types de formation dynamique de liaisons covalentes.
Cette percée ouvre une toute nouvelle gamme de systèmes adaptatifs et reconfigurables, créant de nouvelles opportunités dans la chimie durable et verte, de la production plus efficace de produits pharmaceutiques et d’autres produits chimiques à valeur ajoutée par chimie en flux au développement de nouveaux matériaux organiques pour le calcul haute densité et la mémoire. stockage dans les grands centres de données.
« Ce n’est que le début. Nous sommes déjà occupés à développer cette nouvelle génération de matériaux moléculaires intelligents, qui permet le développement de technologies alternatives durables pour relever les grands défis en matière d’énergie, d’environnement et de santé », a expliqué le professeur Thompson.
Plus d’information:
Enrique del Barco, Commutateurs moléculaires dynamiques avec conductance différentielle négative hystérétique émulant le comportement synaptique, Matériaux naturels (2022). DOI : 10.1038/s41563-022-01402-2