Anche con decenni di sviluppo senza precedenti nella potenza di calcolo, il cervello umano ha ancora molti vantaggi rispetto alle moderne tecnologie informatiche. I nostri cervelli sono estremamente efficienti per molti compiti cognitivi e non separano memoria e calcolo, a differenza dei chip per computer standard.

Nell'ultima decade, è emerso il nuovo paradigma del calcolo neuromorfico, ispirato alle reti neurali del cervello e basato su hardware ad alta efficienza energetica per l'elaborazione delle informazioni.

Per creare dispositivi che imitano ciò che accade nei neuroni e nelle sinapsi del nostro cervello, i ricercatori devono superare una sfida fondamentale dell'ingegneria molecolare:come progettare dispositivi che mostrino una transizione controllabile ed efficiente dal punto di vista energetico tra diversi stati resistivi innescati da stimoli in arrivo.

In un recente studio, gli scienziati della Pritzker School of Molecular Engineering (PME) dell'Università di Chicago sono stati in grado di prevedere le regole di progettazione per tali dispositivi.

Pubblicato il 10 novembre in npj Materiali di calcolo , lo studio ha previsto nuovi modi di ingegnerizzare e innescare cambiamenti nelle proprietà elettroniche in diverse classi di ossidi di metalli di transizione, che potrebbe essere utilizzato per formare la base di architetture di calcolo neuromorfiche.

"Abbiamo usato calcoli di meccanica quantistica per svelare il meccanismo della transizione, evidenziando esattamente come avviene su scala atomistica, " disse Giulia Galli, Liew Family Professor presso Pritzker Molecular Engineering, professore di chimica, e co-autore dello studio. "Abbiamo inoltre ideato un modello per prevedere come innescare la transizione, mostrando un buon accordo con le misurazioni disponibili."

L'impatto dei difetti sulle proprietà elettroniche

I ricercatori hanno studiato i materiali di ossido che mostrano un cambiamento delle proprietà elettroniche da un metallo, che conduce elettricità, a un isolante, che non consente il passaggio dell'elettricità, con varie concentrazioni di difetti. I difetti possono essere atomi mancanti o alcune impurità che sostituiscono gli atomi presenti in un cristallo perfetto.

Per capire come i difetti cambiano lo stato del materiale da metallo a isolante, gli autori hanno calcolato la struttura elettronica a diverse concentrazioni di difetti utilizzando metodi basati sulla meccanica quantistica.

"Comprendendo l'intricata interdipendenza dell'accusa di questi difetti, il modo in cui gli atomi si riorganizzano nel materiale e il modo in cui le proprietà di spin variano è cruciale per controllare e infine innescare la transizione desiderata, "ha detto Shenli Zhang, un ricercatore postdottorato all'UChicago e primo autore dell'articolo.

"Rispetto ai semiconduttori tradizionali, i materiali di ossido che abbiamo studiato richiedono molta meno energia per passare tra due stati totalmente diversi:da un metallo a un isolante, Zhang ha continuato. "Questa caratteristica rende questi materiali candidati promettenti per essere utilizzati come neuroni artificiali o sinapsi artificiali per architetture neuromorfe su larga scala".

Lo studio, pubblicato da Zhang e Galli, è stato condotto all'interno del centro di ricerca Quantum Materials for Energy Efficient Neuromorphic Computing (QMEENC), che è finanziato dal Dipartimento di Energia e guidato dal Prof. Ivan Schuller presso l'UC San Diego.

"Comprendere i materiali quantistici fornirà le soluzioni chiave a molti problemi scientifici e tecnologici, compresa la riduzione del consumo energetico nei dispositivi di calcolo, "ha detto Schuller. "Data la complessità dei materiali quantistici, l'approccio edisoniano per tentativi ed errori non è più fattibile, e le teorie quantitative sono necessarie."

Tali teorie di alto livello sono impegnative dal punto di vista computazionale e sono state l'obiettivo di una lunga serie di lavori.

"I calcoli dei primi principi stanno giocando un ruolo chiave nel guidare l'ingegneria molecolare del calcolo neuromorfo. È emozionante vedere i metodi che abbiamo sviluppato per anni giungere a buon fine, " disse Galli.