Cet avenir n’est peut-être pas maintenant, mais c’est un pas de plus, grâce à une équipe de scientifiques et d’ingénieurs dirigée par la Texas A&M University et leur récente découverte d’une imitation basée sur les matériaux pour les signaux neuronaux responsables de la transmission d’informations dans le cerveau humain.



L’équipe multidisciplinaire, dirigée par le chimiste Texas A&M Sarbajit Banerjee en collaboration avec l’ingénieur électrique et informatique Texas A&M R. Stanley Williams et d’autres collègues en Amérique du Nord et à l’étranger, a découvert un mécanisme de commutation électrique de type neurone dans le matériau à l’état solide β ‘ -CuxV2O5 – en particulier, comment il se transforme de manière réversible entre comportement conducteur et isolant sur commande.

Conception de matériaux inorganiques pour l'informatique de type cérébral

L’équipe a pu clarifier le mécanisme sous-jacent conduisant à ce comportement en jetant un nouveau regard sur le β’-CuxV2O5, un matériau remarquable de type caméléon qui change avec la température ou un stimulus électrique appliqué. Dans le processus, ils se sont concentrés sur la façon dont les ions de cuivre se déplacent à l’intérieur du matériau et sur la façon dont cette danse subtile tourbillonne les électrons pour la transformer. Leurs recherches ont révélé que le mouvement des ions cuivre est la cheville ouvrière d’un changement de conductivité électrique qui peut être exploité pour créer des pointes électriques de la même manière que les neurones fonctionnent dans le système nerveux cérébral – une étape majeure vers le développement de circuits qui fonctionnent comme l’humain. cerveau.



Leur article, qui présente les étudiants diplômés en chimie du Texas A&M Abhishek Parija (maintenant à Intel Corporation), Justin Andrews et Joseph Handy en tant que premiers auteurs

Dans sa quête pour développer de nouveaux modes de calcul écoénergétique, le vaste groupe de collaborateurs capitalise sur des matériaux avec des instabilités électroniques réglables pour atteindre ce que l’on appelle l’informatique neuromorphique, ou un ordinateur conçu pour reproduire les capacités uniques du cerveau et des efficacités inégalées.

« La nature nous a donné des matériaux avec les types de comportement appropriés pour imiter le traitement de l’information qui se produit dans un cerveau, mais ceux caractérisés à ce jour ont eu diverses limites », a déclaré Williams. « L’importance de ce travail est de montrer que les chimistes peuvent rationnellement concevoir et créer des matériaux électriquement actifs avec des propriétés neuromorphiques considérablement améliorées. Comme nous en comprenons davantage, nos matériaux s’amélioreront considérablement, ouvrant ainsi une nouvelle voie à l’avancement technologique continu de nos capacités informatiques. . « 

Alors que les téléphones intelligents et les ordinateurs portables semblent de plus en plus élégants et plus rapides à chaque itération, Parija note que de nouveaux matériaux et paradigmes informatiques libérés des restrictions conventionnelles sont nécessaires pour répondre aux exigences de vitesse et d’efficacité énergétique qui pèsent sur les capacités des puces informatiques en silicium, qui atteignent leurs limites fondamentales en termes d’efficacité énergétique. L’informatique neuromorphique est l’une de ces approches, et la manipulation du comportement de commutation dans de nouveaux matériaux est un moyen d’y parvenir.

« La prémisse centrale – et par extension la promesse centrale – de l’informatique neuromorphique est que nous n’avons toujours pas trouvé un moyen d’effectuer des calculs d’une manière aussi efficace que la façon dont les neurones et les synapses fonctionnent dans le cerveau humain. » a déclaré Andrews, boursier de recherche en technologie spatiale de la NASA. « La plupart des matériaux sont isolants (non conducteurs), métalliques (conducteurs) ou quelque part au milieu. Cependant, certains matériaux peuvent se transformer entre les deux états: isolant (désactivé) et conducteur (activé) presque sur commande. »

En utilisant une combinaison étendue de techniques informatiques et expérimentales, Handy a déclaré que l’équipe était en mesure de démontrer non seulement que ce matériau subit une transition entraînée par des changements de température, de tension et d’intensité de champ électrique qui peuvent être utilisés pour créer des circuits de type neurone, mais aussi expliquer en détail comment cette transition se produit. Contrairement à d’autres matériaux qui ont une transition métal-isolant (MIT), ce matériau repose sur le mouvement des ions cuivre dans un réseau rigide de vanadium et d’oxygène.

« Nous montrons essentiellement qu’un très petit mouvement d’ions cuivre à l’intérieur de la structure entraîne un changement massif de conductance dans l’ensemble du matériau », a ajouté Handy. « En raison de ce mouvement des ions cuivre, le matériau se transforme d’isolant en conducteur en réponse à des changements externes de température, de tension appliquée ou de courant appliqué. En d’autres termes, l’application d’une petite impulsion électrique nous permet de transformer le matériau et d’enregistrer des informations à l’intérieur. car il fonctionne dans un circuit, un peu comme le fonctionnement des neurones dans le cerveau. « 

Andrews compare la relation entre le mouvement des ions cuivre et les électrons sur la structure du vanadium à une danse.

« Lorsque les ions cuivre se déplacent, les électrons sur le réseau de vanadium se déplacent de concert, reflétant le mouvement des ions cuivre », a déclaré Andrews. « De cette manière, des mouvements incroyablement petits des ions cuivre induisent de grands changements électroniques dans le réseau de vanadium sans aucun changement observable dans la liaison vanadium-vanadium. C’est comme si les atomes de vanadium » voyaient « ce que faisait le cuivre et réagissaient. »

La transmission, le stockage et le traitement des données représentent actuellement environ 10 pour cent de la consommation mondiale d’énergie, mais Banerjee dit que les extrapolations indiquent que la demande de calcul sera beaucoup plus élevée que l’offre énergétique mondiale prévue peut fournir d’ici 2040. Des augmentations exponentielles des capacités de calcul sont donc nécessaires pour des visions transformatrices, y compris l’Internet des objets, le transport autonome, les infrastructures résilientes aux catastrophes, la médecine personnalisée et d’autres grands défis sociétaux qui, autrement, seront limités par l’incapacité des technologies informatiques actuelles à gérer l’ampleur et la complexité des activités générées par l’homme et la machine Les données. Il dit qu’une façon de sortir des limites de la technologie informatique conventionnelle est de s’inspirer de la nature – en particulier, les circuits neuronaux du cerveau humain, qui surpassent largement les architectures informatiques conventionnelles en termes d’efficacité énergétique et offrent également de nouvelles approches pour apprentissage automatique et réseaux de neurones avancés.

« Pour émuler les éléments essentiels de la fonction neuronale dans les circuits artificiels, nous avons besoin de matériaux à l’état solide qui présentent des instabilités électroniques, qui, comme les neurones, peuvent stocker des informations dans leur état interne et dans le calendrier des événements électroniques », a déclaré Banerjee. « Notre nouveau travail explore les mécanismes fondamentaux et le comportement électronique d’un matériau qui présente de telles instabilités. En caractérisant de manière approfondie ce matériau, nous avons également fourni des informations qui guideront la conception future des matériaux neuromorphiques, ce qui pourrait offrir un moyen de changer la nature de calcul machine de la simple arithmétique à l’intelligence cérébrale tout en augmentant considérablement le débit et l’efficacité énergétique des processeurs. « 

Parce que les différents composants qui gèrent les opérations logiques, stockent la mémoire et transfèrent les données sont tous séparés les uns des autres dans l’architecture informatique conventionnelle, Banerjee dit qu’ils sont en proie à des inefficacités inhérentes en ce qui concerne à la fois le temps nécessaire au traitement des informations et la proximité physique du périphérique les éléments peuvent se trouver avant que les déchets thermiques et les électrons tunnelant « accidentellement » entre les composants deviennent des problèmes majeurs. En revanche, dans le cerveau humain, la logique, le stockage de la mémoire et le transfert de données sont simultanément intégrés dans le déclenchement temporisé des neurones qui sont densément interconnectés dans des réseaux 3D étirés. En conséquence, les neurones du cerveau traitent les informations à une tension 10 fois inférieure et à une énergie de fonctionnement synaptique presque 5 000 fois inférieure par rapport aux architectures informatiques au silicium. Pour se rapprocher de la réalisation de ce type d’efficacité énergétique et informatique, il dit que de nouveaux matériaux sont nécessaires qui peuvent subir une commutation électronique interne rapide dans les circuits d’une manière qui imite la façon dont les neurones se déclenchent dans des séquences chronométrées.

Handy note que l’équipe doit encore optimiser de nombreux paramètres, tels que la température de transition et la vitesse de commutation, ainsi que l’ampleur du changement de la résistance électrique. Cependant, en déterminant les principes sous-jacents du MIT dans le β’-CuxV2O5 en tant que matériau prototype dans un vaste champ de candidats, l’équipe a identifié certains motifs de conception et paramètres chimiques réglables qui s’avèrent finalement utiles dans la conception de futurs matériaux informatiques neuromorphiques, une entreprise majeure qui a été lancée par le programme Texas A&M X-Grant.

« Cette découverte est très excitante car elle fournit un terrain fertile pour le développement de nouveaux principes de conception pour le réglage des propriétés des matériaux et suggère également de nouvelles approches passionnantes aux chercheurs dans le domaine pour réfléchir aux instabilités électroniques écoénergétiques », a déclaré Parija. « Les appareils qui intègrent l’informatique neuromorphique promettent une efficacité énergétique améliorée que l’informatique basée sur le silicium n’a pas encore à offrir, ainsi que des améliorations de performances dans les défis informatiques comme la reconnaissance des formes – des tâches que le cerveau humain est particulièrement bien équipé pour faire face. Les matériaux et les mécanismes nous décrivons dans ce travail nous rapprochent d’un pas de plus vers la réalisation de l’informatique neuromorphique et, à son tour, la réalisation de tous les avantages sociétaux et la promesse globale qui en découle. « 

Le projet pluriannuel comprend des membres de l’équipe de quatre disciplines (chimie, physique, science et génie des matériaux et génie électrique et informatique) et des chercheurs du Texas A&M, du Lawrence Berkeley National Laboratory, de l’Université de Buffalo, de l’Université de Binghamton et de l’Université Texas A&M de Le Qatar s’appuie également sur des travaux effectués à The Molecular Foundry et à la Advanced Light Source (ALS) de Berkeley Lab La recherche a été financée principalement par la National Science Foundation (subvention n ° DMR 1809866) avec le soutien supplémentaire d’un Texas A&M X-Grant et du Qatar National Research Fund.