Resumen:
Investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Suzhou y otras instituciones han desarrollado una matriz de sinapsis artificial flexible que puede simular los cambios en la fuerza de las conexiones sinápticas biológicas y descomponerse rápidamente bajo tratamientos químicos específicos. El dispositivo utiliza materiales de estructura orgánicos unidos por enlaces de hidrógeno como capa funcional, MXene como electrodo y película de poliimida (PI) como sustrato flexible. El equipo de investigación utilizó el procesamiento de soluciones para crear una matriz de 10×10, que contiene un total de 100 unidades sinápticas. La investigación relevante se publicó en el International Journal of Extreme Manufacturing.
El material central TCPP-HOF está compuesto de moléculas orgánicas basadas en porfirina, que forman una estructura bidimensional ordenada a través de enlaces de hidrógeno. Cuando se aplica un voltaje directo, las cargas quedan atrapadas y la conductancia del dispositivo aumenta; cuando se aplica un voltaje inverso, se liberan cargas y la conductancia disminuye. A través de este cambio ajustable, el dispositivo puede exhibir mejora e inhibición de tipo sináptico, incluidas características relacionadas con el aprendizaje, como mejora e inhibición a largo plazo, y puede establecer 10 estados de conductancia diferentes. El tiempo de conmutación eléctrica se midió experimentalmente y fue de 26 nanosegundos.
Los investigadores también utilizaron las características eléctricas del dispositivo para evaluar la capacidad de la red neuronal convolucional para reconocer dígitos escritos a mano en MNIST. La tasa de precisión alcanzó un máximo del 97,23% y el punto de referencia del software fue del 99,24%. La red neuronal descrita en el artículo contiene aproximadamente 120.000 sinapsis, pero la matriz física real es de 10×10 con un total de 100 dispositivos; por lo tanto, este conjunto de resultados muestra el potencial de las características del dispositivo para la computación similar al cerebro, y no significa que toda la red de 120.000 sinapsis se haya integrado en este pequeño conjunto.
En la prueba de flexibilidad, la matriz aún funcionó después de doblarse alrededor de un radio de aproximadamente 5 mm 200 veces, y la precisión del reconocimiento de dígitos escritos a mano fue del 96,33 %. El sustrato de PI diseñado por los investigadores también se puede descomponer en una solución química de amina calentada, convirtiéndose en monómeros solubles después de aproximadamente 6 minutos de tratamiento, dejando un pequeño residuo inerte. Este proceso requiere soluciones químicas y condiciones de calentamiento específicas, y eso no significa que el dispositivo desaparezca por sí solo después del contacto con el agua o el medio ambiente natural.
El equipo cree que las características de flexibilidad, procesamiento de soluciones y descomposición controlable se pueden utilizar en sensores portátiles, pieles electrónicas flexibles, robots blandos o dispositivos electrónicos de corto plazo en el futuro, y también pueden proporcionar ideas para el almacenamiento temporal y la destrucción de información. Sin embargo, los resultados actuales siguen siendo prototipos de laboratorio y la escala del conjunto es limitada. Los investigadores aún necesitan resolver el impacto de la humedad en la estabilidad del dispositivo, ampliar la gama y probar la confiabilidad a largo plazo y la consistencia de fabricación. Todavía no es un sistema informático completo que pueda reemplazar directamente los procesadores tradicionales o los chips comerciales de IA.
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